盡管人工智能的前景誘人，但采用之路并非沒(méi)有挑戰(zhàn)。企業(yè)必須克服這些障礙，才能在快速變化的商業(yè)環(huán)境中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

人工智能的采用在各行業(yè)的企業(yè)中變得越來(lái)越普遍。這主要是由于其自動(dòng)化任務(wù)、增強(qiáng)決策流程和提升整體客戶(hù)體驗(yàn)的能力。

在當(dāng)前形勢(shì)下，許多尚未擁抱人工智能的企業(yè)正在積極制定戰(zhàn)略以促進(jìn)其整合。這種趨勢(shì)在小企業(yè)中尤其明顯，這些企業(yè)歷來(lái)對(duì)采用人工智能技術(shù)更加猶豫不決。

值得注意的是，大型企業(yè)比小型企業(yè)更傾向于擁有涵蓋整個(gè)組織框架的全面人工智能戰(zhàn)略。然而，值得一提的是，很大一部分小企業(yè)正在積極制定人工智能戰(zhàn)略。

然而，考慮到每個(gè)人都想乘風(fēng)破浪并在其業(yè)務(wù)中采用人工智能，并不是每個(gè)組織都知道如何采用它。因此，在完全接受人工智能集成之前，必須承認(rèn)潛在障礙的存在。

人工智能的魅力

在深入研究障礙之前，讓我們首先承認(rèn)人工智能無(wú)可否認(rèn)的吸引力。它提供了增強(qiáng)人類(lèi)智能和自動(dòng)化復(fù)雜任務(wù)的能力，使組織能夠更有效地運(yùn)營(yíng)并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

人工智能可以回答復(fù)雜的問(wèn)題、生成內(nèi)容，甚至可以從大量數(shù)據(jù)集中提供見(jiàn)解。這種變革性技術(shù)有望徹底改變從營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售到制造和風(fēng)險(xiǎn)管理的各種業(yè)務(wù)功能。

盡管人工智能前景廣闊，但一些反復(fù)出現(xiàn)的挑戰(zhàn)仍然阻礙其廣泛采用。以下是企業(yè)在采用人工智能過(guò)程中遇到的主要障礙：

1、缺乏清晰的認(rèn)識(shí)

企業(yè)面臨的基本問(wèn)題之一是缺乏對(duì)人工智能項(xiàng)目需求的了解。當(dāng)企業(yè)已經(jīng)表現(xiàn)良好時(shí)，他們的團(tuán)隊(duì)可能會(huì)猶豫是否接受顯著的變化。當(dāng)預(yù)期回報(bào)不明朗時(shí)，說(shuō)服投資者致力于人工智能項(xiàng)目就變得具有挑戰(zhàn)性。不確定性常常使人工智能的采用過(guò)程變得復(fù)雜。

2.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題

為了構(gòu)建有效的人工智能模型，組織必須利用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。不幸的是，過(guò)時(shí)或不充分的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)常常阻礙人工智能的采用。數(shù)據(jù)管理不足會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)孤島，導(dǎo)致難以為人工智能建模創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

3.技能缺陷

僅高質(zhì)量數(shù)據(jù)是不夠的；企業(yè)還需要合適的技能來(lái)使人工智能用例發(fā)揮作用。在人工智能采用的競(jìng)爭(zhēng)格局中，獲取必要的數(shù)據(jù)和人工智能專(zhuān)業(yè)知識(shí)是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。即使擁有內(nèi)部專(zhuān)業(yè)知識(shí)的企業(yè)也可能在構(gòu)建人工智能組件方面遇到困難。

4.供應(yīng)商選擇

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，選擇合適的人工智能供應(yīng)商可能是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。與供應(yīng)商的負(fù)面經(jīng)歷可能會(huì)讓企業(yè)猶豫是否要采用人工智能。

5.缺乏強(qiáng)有力的用例

為了人工智能而實(shí)施人工智能往往無(wú)法鼓勵(lì)全企業(yè)范圍內(nèi)的采用。如果沒(méi)有令人信服的人工智能用例，提供高商業(yè)價(jià)值就會(huì)成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)。企業(yè)必須戰(zhàn)略性地應(yīng)用人工智能，重點(diǎn)關(guān)注人工智能可以推動(dòng)重大進(jìn)步的領(lǐng)域。數(shù)據(jù)分析方面的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，可以幫助企業(yè)釋放數(shù)據(jù)價(jià)值并從人工智能中獲益。

6.人工智能的可解釋性低

由于數(shù)據(jù)孤島和復(fù)雜性，許多人工智能項(xiàng)目在生產(chǎn)中面臨障礙。人工智能團(tuán)隊(duì)需要平臺(tái)，以提供無(wú)縫體驗(yàn)，以高效率和可解釋性將人工智能用例投入生產(chǎn)。

7.對(duì)傳統(tǒng)系統(tǒng)大修的恐懼

依賴(lài)過(guò)時(shí)IT基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)可能會(huì)擔(dān)心采用人工智能帶來(lái)的相關(guān)成本。然而，開(kāi)源技術(shù)和高效的運(yùn)營(yíng)框架，使人工智能的采用具有成本效益且可行。

8.程序集成的復(fù)雜性

即使經(jīng)過(guò)優(yōu)化的人工智能程序也常常面臨集成挑戰(zhàn)，需要大量的工程工作。

9.人工智能治理

企業(yè)在實(shí)施人工智能用例時(shí)必須遵守?cái)?shù)據(jù)安全和治理法規(guī)。在利用人工智能的力量的同時(shí)遵守法規(guī)至關(guān)重要，專(zhuān)家指導(dǎo)可以幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)這一復(fù)雜的局面。

盡管存在這些持續(xù)存在的挑戰(zhàn)，人工智能在各行業(yè)的采用仍在取得長(zhǎng)足進(jìn)步。企業(yè)越來(lái)越多地將人工智能功能嵌入到其標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程中，其中很大一部分是試點(diǎn)人工智能計(jì)劃。雖然他們從這些努力中取得了中等到顯著的價(jià)值，但許多組織尚未在多個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)完全采用人工智能。

為了釋放人工智能的真正潛力，企業(yè)必須關(guān)注：

數(shù)字化：數(shù)字化是人工智能采用的關(guān)鍵推動(dòng)因素。企業(yè)必須在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅中取得進(jìn)展，因?yàn)閺?qiáng)大的數(shù)字基礎(chǔ)對(duì)于訓(xùn)練人工智能模型和擴(kuò)展人工智能洞察至關(guān)重要。

擴(kuò)展人工智能：超越試點(diǎn)項(xiàng)目至關(guān)重要。企業(yè)需要深入了解人工智能的潛力，并需要領(lǐng)導(dǎo)層的承諾來(lái)推動(dòng)大規(guī)模變革。

關(guān)鍵推動(dòng)因素：制定明確的人工智能戰(zhàn)略、尋找合適的人才以及實(shí)施復(fù)雜的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，是人工智能成功的重要推動(dòng)因素，這些都需要戰(zhàn)略思考和行動(dòng)。

勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型

人工智能提出了有關(guān)人才獲取和勞動(dòng)力變化的問(wèn)題。企業(yè)正在多元化其人才采購(gòu)策略，包括外部招聘、發(fā)展內(nèi)部能力以及與科技企業(yè)合作。雖然人工智能可以自動(dòng)化某些任務(wù)，但預(yù)計(jì)不會(huì)顯著減少勞動(dòng)力。相反，人工智能可能會(huì)重新定義工作角色，并為人與機(jī)器之間的協(xié)作創(chuàng)造機(jī)會(huì)。

總之，雖然人工智能的前景誘人，但采用之路并非沒(méi)有挑戰(zhàn)。企業(yè)必須通過(guò)利用專(zhuān)家指導(dǎo)、培育創(chuàng)新文化以及戰(zhàn)略性地將人工智能融入其運(yùn)營(yíng)來(lái)克服這些障礙。隨著人工智能的不斷發(fā)展，那些克服這些障礙的人將在快速變化的商業(yè)環(huán)境中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。