儘管人工智慧的前景誘人,但採用之路並非沒有挑戰。企業必須克服這些障礙,才能在快速變化的商業環境中獲得競爭優勢。
人工智慧的採用在各行業的企業中變得越來越普遍。這主要是由於其自動化任務、增強決策流程和提升整體客戶體驗的能力。
在當前情況下,許多尚未擁抱人工智慧的企業正在積極制定策略以促進其整合。這種趨勢在小企業中尤其明顯,這些企業歷來對採用人工智慧技術更加猶豫不決。
值得注意的是,大型企業比小型企業更傾向於擁有涵蓋整個組織框架的全面人工智慧策略。然而,值得一提的是,很大一部分小企業正在積極制定人工智慧策略
然而,考慮到每個人都想乘風破浪並在其業務中採用人工智慧,並不是每個組織都知道如何採用它。因此,在完全接受人工智慧整合之前,必須承認潛在障礙的存在。
在探討障礙之前,讓我們先承認人工智慧的無可否認吸引力。它具備增強人類智慧和自動化複雜任務的能力,使得組織能夠更有效率地運營,並做出基於數據的決策
人工智慧可以回答複雜的問題、生成內容,甚至可以從大量數據集中提供見解。這種變革性技術有望徹底改變從行銷和銷售到製造和風險管理的各種業務功能。
儘管人工智慧前景廣闊,但一些反覆出現的挑戰仍然阻礙其廣泛採用。以下是企業在採用人工智慧過程中遇到的主要障礙:
企業面臨的基本問題之一是缺乏對人工智慧專案需求的了解。當企業已經表現良好時,他們的團隊可能會猶豫是否要接受顯著的變化。當預期回報不明朗時,說服投資者致力於人工智慧專案變得具有挑戰性。不確定性常常使人工智慧的採用過程變得複雜。
為了建立有效的人工智慧模型,組織必須利用高品質的資料。不幸的是,過時或不充分的資料管理系統常常阻礙人工智慧的採用。資料管理不足會導致資料湖和資料孤島,導致難以為人工智慧建模創建結構化資料
僅高品質資料是不夠的;企業還需要合適的技能來使人工智慧用例發揮作用。在人工智慧採用的競爭格局中,獲取必要的數據和人工智慧專業知識是一項重大挑戰。即使擁有內部專業知識的企業也可能在建立人工智慧元件方面遇到困難。
對企業來說,選擇合適的人工智慧供應商可能是一項艱鉅的任務。與供應商的負面經驗可能會讓企業猶豫是否要採用人工智慧。
為了推廣人工智慧,往往無法在全企業範圍內鼓勵其採用。如果沒有令人信服的人工智慧應用案例,提供高商業價值將成為一項挑戰。企業必須策略性地應用人工智慧,並專注於那些能夠帶來重大進步的領域。具備資料分析專業知識的人,可以幫助企業釋放資料價值並從人工智慧中獲益
由於資料孤島和複雜性,許多人工智慧專案在生產中面臨障礙。人工智慧團隊需要一個平台,以提供無縫體驗,以高效率和可解釋性將人工智慧用例投入生產。
依賴過時IT基礎設施的企業可能會擔心採用人工智慧帶來的相關成本。然而,開源技術和高效的營運框架,使人工智慧的採用具有成本效益且可行。
即使經過最佳化的人工智慧程序,也常常面臨整合挑戰,需要進行大量的工程工作
企業在實施人工智慧用例時必須遵守資料安全和治理法規。在利用人工智慧的力量的同時遵守法規至關重要,專家指導可以幫助企業應對這一複雜的情況。
儘管有這些持續存在的挑戰,人工智慧在各行業的應用仍在迅速發展。越來越多的企業將人工智慧功能融入標準業務流程中,其中很大一部分是試點人工智慧計畫。雖然一些組織在這些努力中取得了中等到顯著的價值,但仍有許多組織尚未完全應用人工智慧於多個業務部門
数字化:数字化是人工智能采用的关键推动因素。企业必须在数字化转型之旅中取得进展,因为强大的数字基础对于训练人工智能模型和扩展人工智能洞察至关重要。
扩展人工智能:超越试点项目至关重要。企业需要深入了解人工智能的潜力,并需要领导层的承诺来推动大规模变革。
关键推动因素:制定明确的人工智能战略、寻找合适的人才以及实施复杂的数据战略,是人工智能成功的重要推动因素,这些都需要战略思考和行动。
人工智能提出了有关人才获取和劳动力变化的问题。企业正在多元化其人才采购策略,包括外部招聘、发展内部能力以及与科技企业合作。虽然人工智能可以自动化某些任务,但预计不会显著减少劳动力。相反,人工智能可能会重新定义工作角色,并为人与机器之间的协作创造机会。
总之,虽然人工智能的前景很吸引人,但是在采用的过程中会面临一些挑战。企业必须利用专家的指导,培养创新的文化,并且战略性地将人工智能融入到运营中来克服这些障碍。随着人工智能的不断发展,那些能够克服这些障碍的人将在快速变化的商业环境中获得竞争优势
以上是人工智慧的採用率正在上升,但障礙仍然存在的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!