盡管人工智能的前景誘人，但采用之路并非沒有挑戰(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)境中獲得競爭優(yōu)勢。

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

　　在當(dāng)前形勢下，許多尚未擁抱人工智能的企業(yè)正在積極制定戰(zhàn)略以促進其整合。這種趨勢在小企業(yè)中尤其明顯，這些企業(yè)歷來對采用人工智能技術(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，讓我們首先承認人工智能無可否認的吸引力。它提供了增強人類智能和自動化復(fù)雜任務(wù)的能力，使組織能夠更有效地運營并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

　　人工智能可以回答復(fù)雜的問題、生成內(nèi)容，甚至可以從大量數(shù)據(jù)集中提供見解。這種變革性技術(shù)有望徹底改變從營銷和銷售到制造和風(fēng)險管理的各種業(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)在采用人工智能過程中遇到的主要障礙：

　　1、缺乏清晰的認識

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

　　2.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

　　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，過時或不充分的數(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使人工智能用例發(fā)揮作用。在人工智能采用的競爭格局中，獲取必要的數(shù)據(jù)和人工智能專業(yè)知識是一項重大挑戰(zhàn)。即使擁有內(nèi)部專業(yè)知識的企業(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

　　對于企業(yè)來說，選擇合適的人工智能供應(yīng)商可能是一項艱巨的任務(wù)。與供應(yīng)商的負面經(jīng)歷可能會讓企業(yè)猶豫是否要采用人工智能。

　　5.缺乏強有力的用例

　　為了人工智能而實施人工智能往往無法鼓勵全企業(yè)范圍內(nèi)的采用。如果沒有令人信服的人工智能用例，提供高商業(yè)價值就會成為一項挑戰(zhàn)。企業(yè)必須戰(zhàn)略性地應(yīng)用人工智能，重點關(guān)注人工智能可以推動重大進步的領(lǐng)域。數(shù)據(jù)分析方面的專業(yè)知識，可以幫助企業(yè)釋放數(shù)據(jù)價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，許多人工智能項目在生產(chǎn)中面臨障礙。人工智能團隊需要平臺，以提供無縫體驗，以高效率和可解釋性將人工智能用例投入生產(chǎn)。

　　7.對傳統(tǒng)系統(tǒng)大修的恐懼

　　依賴過時IT基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)可能會擔(dān)心采用人工智能帶來的相關(guān)成本。然而，開源技術(shù)和高效的運營框架，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)在實施人工智能用例時必須遵守數(shù)據(jù)安全和治理法規(guī)。在利用人工智能的力量的同時遵守法規(guī)至關(guān)重要，專家指導(dǎo)可以幫助企業(yè)應(yīng)對這一復(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)的采用仍在取得長足進步。企業(yè)越來越多地將人工智能功能嵌入到其標準業(yè)務(wù)流程中，其中很大一部分是試點人工智能計劃。雖然他們從這些努力中取得了中等到顯著的價值，但許多組織尚未在多個業(yè)務(wù)部門完全采用人工智能。

　　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)鍵推動因素。企業(yè)必須在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅中取得進展，因為強大的數(shù)字基礎(chǔ)對于訓(xùn)練人工智能模型和擴展人工智能洞察至關(guān)重要。

　　擴展人工智能：超越試點項目至關(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)層的承諾來推動大規(guī)模變革。

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

　　勞動力轉(zhuǎn)型

　　人工智能提出了有關(guān)人才獲取和勞動力變化的問題。企業(yè)正在多元化其人才采購策略，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化某些任務(wù)，但預(yù)計不會顯著減少勞動力。相反，人工智能可能會重新定義工作角色，并為人與機器之間的協(xié)作創(chuàng)造機會。

　　總之，雖然人工智能的前景誘人，但采用之路并非沒有挑戰(zhàn)。企業(yè)必須通過利用專家指導(dǎo)、培育創(chuàng)新文化以及戰(zhàn)略性地將人工智能融入其運營來克服這些障礙。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)境中獲得競爭優(yōu)勢。