采用人工智能面临的挑战

但这里还有一个问题。一些企业抱着过于乐观的态度，没有明确的战略，进入了人工智能的潮流。人工智能的实现需要一种战略方法，设定目标，确定关键绩效指标，跟踪投资回报率。否则，企业将无法评估人工智能带来的结果，并将其与企业的假设进行比较，以衡量这项投资的成功(或失败)。

10.难以评估供应商

正如招聘数据科学家的情况一样，当企业缺乏技术知识时，很容易被愚弄。人工智能是一个新兴领域，它特别脆弱，因为很多企业夸大他们的经验，而在现实中，他们可能不知道如何使用人工智能来解决实际的商业问题。

这里的一个想法是使用像Clutch这样的网站来识别人工智能开发中的领导者。看看正在考虑的企业在他们的投资组合中有什么好处。另一种方法是迈出一小步，例如与人们认为具有前途的供应商的研讨会。通过这种方式，将了解他们是否了解业务，拥有合适的技能，以及是否解决问题。

11.整合挑战

将人工智能集成到现有系统中是一个比在浏览器中添加插件更复杂的过程。必须设置满足业务需求的接口和元素。有些规则是硬编码的。人们需要考虑数据基础设施需求、数据存储、标记，以及将数据输入系统。

然后，进行模型培训，测试开发的人工智能的有效性，创建一个反馈循环，根据人们的行为不断改进模型，并进行数据采样，以减少存储的数据量，更快地运行模型，同时仍能产生准确的结果。怎么知道它有效?怎么知道具有价值?

为了克服可能的集成挑战，企业必须与供应商共同努力，以确保每个人都清楚地了解流程。它还要求供应商拥有更广泛的专业知识，而不仅限于建立模型。当人工智能以战略方式实施并逐步实施时，可以减轻失败的风险。

在企业成功地将人工智能集成到其系统中之后，仍然需要训练人们使用这个模型。他们如何接受模型产生的结果?他们如何解释结果?企业的供应商应该建议每天使用其模型，并建议如何进一步发展人工智能。

12.法律问题

一些文章描述了企业实施人工智能之前需要考虑的一些法律问题。法律规章跟不上技术的进步，将会出现问题。如果人工智能造成损害怎么办?如果由于人工智能的原因，某些东西被损坏或有人受伤，谁将对此承担责任?订购方还是开发人工智能的公司?

目前没有规则明确说明在这种情况下必须采取的措施。另一个问题是采用GDPR法规，数据已成为必须谨慎处理的商品，这可能是数据收集方面的挑战：可以收集哪些数据以及以何种方式收集数据?如何以符合GDPR法规的方式处理大数据?

敏感数据也存在明显不敏感的问题。虽然它可能不会构成法律问题，但它仍然是一个可能会伤害企业的问题。一般而言，任何泄漏威胁到企业的地位或其形象的信息都应被视为敏感信息。

想象一下，当企业员工培训和课程数据泄漏时，就会出现这种情况。这些信息可能被误解并传播，将会损害企业的业务。

如何应对人工智能采用的挑战?

人们必须记住，自己无法处理所有问题。首先要做的是熟悉人工智能——这样，就更容易理解这个过程。然后，当企业创建人工智能策略时，就必须认识到需要注意的问题。

通过战略性和循序渐进的方法，企业将能够更顺利地完成人工智能实施过程。没有错误是否可以实现?没有什么是百分之百完美的，但企业需要为今后可能发生的问题做好准备。

（编辑：西安站长网）

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