我们已经看到 COVID-19 如何对企业施加压力，要求他们将其数字化转型之旅加快数月，在某些情况下甚至数年。 大流行的到来使他们重新考虑触手可及的技术——尤其是人工智能 (AI)——并利用它们来提高生产力、解决供应链问题并无缝交付产品和服务。 组织已经意识到将 AI 集成到其数字战略中的必要性，本文将重点关注解决常见的 AI 采用挑战。
人工智能是一项革命性的技术，可以节省时间、精力和金钱。它不再局限于科学教科书或科幻幻想；它在现实世界中有无数的应用。企业现在承认实施这种未来技术的重要性。事实上，机器智能的高水平渗透可以解决根本问题。
麦肯锡的一项调查表明，人工智能的采用率在 2021 年呈上升趋势，并将继续如此。它指出，“56% 的受访者表示至少在一项功能中采用了人工智能，高于 2020 年的 50%。”
虽然企业已经意识到采用人工智能是前进的方向，但这并不总是那么容易。那么，阻碍企业实现这一下一代技术巨大潜力的关键障碍是什么？让我们一一讨论这些人工智能采用挑战。
采用人工智能的第一个挑战是，随着组织将人工智能与更多流程相结合，道德如何成为一个紧迫的问题。人工智能给人类偏见带来了看似科学的信任，并倾向于放大它们，使其决策潜力受到质疑。幸运的是，我们有一个解决方案。
一个有希望的迹象是人们越来越意识到这个问题，承认人工智能存在偏见的潜力是第一步。当企业训练他们的 AI/ML 模型时，他们必须积极对抗有偏见的数据，并专门对他们的 AI 进行编程以使其不偏不倚。此外，注释者必须在将训练数据输入算法之前仔细分析训练数据。这样，它不会导致有偏见的结论。
采用 AI 获利的最关键障碍之一是使用的数据质量差。任何 AI 应用程序的智能程度取决于它可以访问的信息。不相关或标记不准确的数据集可能会阻止应用程序正常工作。
许多组织收集了太多的数据。它可能充满不一致和冗余，导致数据衰减。通过简化收集过程可以提高数据质量。利益相关者必须更加关注数据清洗、标签和仓储。这些工作流程变化可以为企业提供高质量的数据。
面对不断上升的网络犯罪，负责任的数据治理比以往任何时候都更加重要。人们担心公司如何访问和使用他们的机密信息，因此利用面向客户的人工智能的组织在部署应用程序时要对自己负责，这一点很重要。
这里的关键是细分和可见性。组织必须确保他们可以监控和限制他们的人工智能算法如何在所有阶段使用数据。分段可减轻违规的影响并尽可能保证用户信息的安全。同样，透明的数据收集政策也有助于缓解与人工智能相关的担忧。
公司经常使用内部工具和管道进行 AI 部署和监控。从头开始构建高效的 AI 模型需要大量的时间和金钱。所以，如果你刚刚开始，人工智能的采用可能会让你付出高昂的代价。此外，您的工具可能包含不适当的算法和有偏见的数据。在这种情况下，采用第三方工具进行人工智能集成或使用经过市场检验的工具是一个比较明智的选择。
人工智能实施引入了网络安全风险。为了收集人工智能计划的数据，已经发生了许多数据泄露事件。因此，保护存储数据免受恶意软件和黑客攻击应该是公司的首要任务。强大的网络安全防御方法可以帮助防止此类攻击。此外，AI 采用领导者需要承认复杂威胁日益严重的威胁，并从被动策略转变为主动策略。
训练 AI/ML 模型需要恒定数量的高质量标记数据集。因此，组织需要将大量数据输入机器学习算法，以便他们能够执行所需的活动并提供可靠的结果。
这已经变得具有挑战性，因为传统的存储技术非常昂贵并且具有空间限制。然而，闪存等最近的技术突破似乎提供了一种解决方案。与昂贵的传统硬盘不同，闪存存储更可靠且价格合理。
人工智能和其他以数据为中心的运营越来越受到法律法规的日益重视。组织必须遵守这些限制，特别是如果他们在金融和医疗保健等高度监管的行业运营。
采取灵活的方法来维护高隐私和治理标准可以帮助这些公司更加合规。由于法规的增加，第三方审计师更有可能受到需求。
人工智能正逐渐成为改变游戏规则的人，其潜力值得一试。普华永道的一项研究指出，“到 2030 年，人工智能可能为全球经济贡献高达 15.7 万亿美元，超过目前中国和印度的产出总和。其中，6.6 万亿美元可能来自生产力提高，9.1 万亿美元可能来自消费副作用。”
但是什么可以让人工智能为公司服务？预测人工智能采用的障碍并采取战略实施方法可以帮助组织实现转型增长并最大化回报。
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