Die sieben größten Hindernisse für die Einführung von KI und ihre Lösungen

Wir haben gesehen, wie COVID-19 den Druck auf Unternehmen erhöht hat, ihre digitale Transformation um Monate, in manchen Fällen sogar um Jahre zu beschleunigen. Der Ausbruch der Pandemie hat sie dazu veranlasst, die ihnen zur Verfügung stehenden Technologien – insbesondere künstliche Intelligenz (KI) – zu überdenken und sie zu nutzen, um die Produktivität zu steigern, Probleme in der Lieferkette zu lösen und Produkte und Dienstleistungen nahtlos bereitzustellen. Unternehmen haben die Notwendigkeit erkannt, KI in ihre digitalen Strategien zu integrieren, und dieser Artikel konzentriert sich auf die Lösung häufiger Herausforderungen bei der Einführung von KI.

Künstliche Intelligenz ist eine revolutionäre Technologie, die Zeit, Energie und Geld sparen kann. Es ist nicht mehr auf naturwissenschaftliche Lehrbücher oder Science-Fiction-Fantasien beschränkt; es gibt unzählige Anwendungen in der realen Welt. Unternehmen erkennen mittlerweile die Bedeutung der Implementierung dieser Zukunftstechnologie. Tatsächlich kann eine umfassende Durchdringung maschineller Intelligenz grundlegende Probleme lösen.

Eine McKinsey-Umfrage zeigt, dass die Einführung künstlicher Intelligenz im Jahr 2021 zunimmt und dies auch weiterhin tun wird. Darin heißt es, dass „56 % der Befragten angaben, künstliche Intelligenz in mindestens einer Funktion zu nutzen, gegenüber 50 % im Jahr 2020. #Während Unternehmen erkannt haben, dass die Einführung künstlicher Intelligenz der Weg in die Zukunft ist, ist dies nicht immer einfach.“ Was sind also die größten Hindernisse, die Unternehmen daran hindern, das enorme Potenzial dieser Technologie der nächsten Generation auszuschöpfen? Lassen Sie uns diese Herausforderungen bei der KI-Einführung einzeln besprechen.

ethische Überlegungen

Die erste Herausforderung bei der Einführung künstlicher Intelligenz besteht darin, wie Ethik zu einem drängenden Thema wird, wenn Unternehmen KI in mehr Prozesse integrieren. Künstliche Intelligenz verleiht menschlichen Vorurteilen scheinbar wissenschaftliche Glaubwürdigkeit und neigt dazu, sie zu verstärken, wodurch ihr Entscheidungspotenzial in Frage gestellt wird. Zum Glück haben wir eine Lösung.

Ein vielversprechendes Zeichen ist das wachsende Bewusstsein für das Problem, und die Anerkennung des Potenzials für Voreingenommenheit in der KI ist der erste Schritt. Wenn Unternehmen ihre KI-/ML-Modelle trainieren, müssen sie aktiv gegen verzerrte Daten vorgehen und ihre KI gezielt so programmieren, dass sie unvoreingenommen ist. Darüber hinaus müssen Annotatoren die Trainingsdaten sorgfältig analysieren, bevor sie sie in den Algorithmus einspeisen. Auf diese Weise kommt es nicht zu voreingenommenen Schlussfolgerungen.

Schlechte Datenqualität

Eines der größten Hindernisse für die Monetarisierung von KI ist die schlechte Qualität der verwendeten Daten. Jede KI-Anwendung ist nur so intelligent wie die Informationen, auf die sie Zugriff hat. Irrelevante oder falsch gekennzeichnete Datensätze können dazu führen, dass Anwendungen nicht ordnungsgemäß funktionieren.

Viele Organisationen sammeln zu viele Daten. Es kann voller Inkonsistenzen und Redundanzen sein, was zu Datenverfall führt. Die Datenqualität kann durch die Optimierung des Erfassungsprozesses verbessert werden. Stakeholder müssen der Datenbereinigung, -kennzeichnung und -speicherung mehr Aufmerksamkeit schenken. Diese Workflow-Änderungen können Unternehmen mit qualitativ hochwertigen Daten versorgen.

datagovernance

Angesichts zunehmender Cyberkriminalität ist eine verantwortungsvolle Datenverwaltung wichtiger denn je. Es gibt Bedenken hinsichtlich der Art und Weise, wie Unternehmen auf ihre vertraulichen Informationen zugreifen und diese verwenden. Daher ist es wichtig, dass Unternehmen, die kundenorientierte KI nutzen, bei der Bereitstellung von Anwendungen Verantwortung übernehmen.

Der Schlüssel hier ist Segmentierung und Sichtbarkeit. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die Datennutzung ihrer KI-Algorithmen in allen Phasen überwachen und einschränken können. Die Segmentierung mildert die Auswirkungen eines Verstoßes und sorgt dafür, dass Benutzerinformationen so sicher wie möglich bleiben. Ebenso können transparente Datenerfassungsrichtlinien dazu beitragen, Bedenken im Zusammenhang mit KI auszuräumen.

Prozessfehler

Unternehmen nutzen häufig interne Tools und Pipelines für die KI-Bereitstellung und -Überwachung. Der Aufbau eines effizienten KI-Modells von Grund auf erfordert viel Zeit und Geld. Wenn Sie also gerade erst anfangen, kann die Einführung von KI teuer werden. Darüber hinaus können Ihre Tools ungeeignete Algorithmen und verzerrte Daten enthalten. In diesem Fall ist es sinnvoller, Tools von Drittanbietern für die KI-Integration zu übernehmen oder markterprobte Tools zu verwenden. Die Implementierung künstlicher Intelligenz birgt Risiken für die Cybersicherheit. Bei dem Versuch, Daten für Initiativen zur künstlichen Intelligenz zu sammeln, kam es zu zahlreichen Datenschutzverletzungen. Daher sollte der Schutz gespeicherter Daten vor Malware und Hackern für ein Unternehmen oberste Priorität haben. Ein starker Verteidigungsansatz im Bereich der Cybersicherheit kann dazu beitragen, solche Angriffe zu verhindern. Darüber hinaus müssen Führungskräfte bei der Einführung von KI die wachsende Bedrohung durch komplexe Bedrohungen erkennen und von einer reaktiven zu einer proaktiven Strategie übergehen.

Speicherbeschränkung

Das Training von KI/ML-Modellen erfordert eine konstante Anzahl qualitativ hochwertiger gekennzeichneter Datensätze. Daher müssen Unternehmen große Datenmengen in Algorithmen für maschinelles Lernen einspeisen, damit diese die erforderlichen Aktivitäten ausführen und zuverlässige Ergebnisse liefern können.

Dies ist zu einer Herausforderung geworden, da herkömmliche Speichertechnologien sehr teuer sind und Platzbeschränkungen unterliegen. Jüngste technologische Durchbrüche wie Flash-Speicher scheinen jedoch eine Lösung zu bieten. Im Gegensatz zu teuren herkömmlichen Festplatten ist Flash-Speicher zuverlässiger und erschwinglicher.

Compliance

Künstliche Intelligenz und andere datenzentrierte Vorgänge erhalten zunehmende Aufmerksamkeit durch Gesetze und Vorschriften. Organisationen müssen diese Einschränkungen einhalten, insbesondere wenn sie in stark regulierten Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen tätig sind.

Ein flexibler Ansatz zur Einhaltung hoher Datenschutz- und Governance-Standards kann diesen Unternehmen dabei helfen, die Vorschriften besser einzuhalten. Aufgrund der zunehmenden Regulierung werden externe Prüfer voraussichtlich stärker nachgefragt.

Der Weg nach vorn

Künstliche Intelligenz wird bahnbrechend und ihr Potenzial ist es wert, erkundet zu werden. In einer Studie von PricewaterhouseCoopers heißt es: „KI könnte bis zum Jahr 2030 bis zu 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen, mehr als die derzeitige Produktion von China und Indien zusammen, 6,6 Billionen US-Dollar könnten durch Produktivitätssteigerungen erzielt werden, 9,1 Billionen US-Dollar könnten daraus entstehen.“ Verbrauchernebenwirkungen“

Aber was kann KI für Unternehmen funktionieren lassen? Das Antizipieren von Hindernissen für die KI-Einführung und die Verfolgung eines strategischen Ansatzes bei der Implementierung können Unternehmen dabei helfen, transformatives Wachstum zu erzielen und die Erträge zu maximieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie sieben größten Hindernisse für die Einführung von KI und ihre Lösungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!