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人工智能应用上的九大障碍

[导读]早期采用人工智能技术的组织已开始从人工智能的应用中获得真正的业务成果。但推行人工智能计划并非没有挑战。

  早期采用人工智能技术的组织已开始从人工智能的应用中获得真正的业务成果。但推行人工智能计划并非没有挑战。

  人工智能创造商业价值的时代已经到来。事实上,在德勤公司(Deloitte)最近的一项调查中,82%的早期使用人工智能的组织表示,他们从人工智能投资中获得了经济回报。

  人工智能和相关技术正在改进现有产品,并创造出新产品。这些技术正在优化内部和外部运营工作,帮助组织做出更好的决策,让员工更具创造力,并去从事具有更高价值的工作,以及带来多方面的好处。

  毫无疑问,88%的公司计划在未来一年增加对认知技术的支出。

  然而,人工智能并不是解决所有业务问题的灵丹妙药,而且采用人工智能技术绝非易事。以下是企业必须克服的最重大挑战,然后才能看到部署人工智能技术的积极成果。

人工智能应用上的九大障碍

图源:图虫创意

  数据问题

  启动AI项目的最大障碍是数据。具体而言,就是缺乏那些没有固有偏见,也没有侵犯隐私权的可用及相关数据。

  根据德勤公司的调查,16%的IT主管将数据问题列为与人工智能相关的最大挑战,比任何其他问题都要高,39%的受访者将数据列入前三个令人担忧的方面。

  帕洛阿尔托研究中心(PARC)人工智能研究实验室负责人Raj Minhas说,许多公司将收集数据作为其日常运营的一部分。“但这些数据可能并非正确的数据。”

  在启动人工智能计划之前,公司必须认真研究他们拥有的数据,寻找价值较高的领域。

  “这就像在路灯附近寻找丢失的钥匙,而不是在你丢掉钥匙的地方去寻找,”他说。“我们建议企业回头看,了解他们能从哪里获得最大价值,而不是从他们拥有最多数据的地方开始查看。”

  另一个问题是没有合适数量的正确数据。

  “我们与许多拥有大型资本基础设施的客户合作,比如拥有风力涡轮机和铁路系统,”他说。“所有这些设备的设计都非常可靠。”因此,当企业尝试在故障发生之前使用机器语言来预测故障时,他们发现,从这些设备所收集的99.9%的数据都来自其正常运行期间。

  “你所关注的是机器的异常行为,”Minhas说。“所以,你拥有很多数据,但这些都是错误的数据。”

  业务流程方面的挑战

  如何将人工智能技术整合到公司的职能部门中,这是另一个障碍,也被列为德勤公司调查中的第二大问题。

  德勤风险与财务咨询公司(Deloitte Risk and Financial Advisory)分析和数据风险全球主管Vivek Katyal说:“结构性和文化方面的因素仍是阻碍人工智能应用的关键因素之一,也是最大的挑战之一。”“人们仍然在努力理解人工智能带来的影响,它能做什么,不能做什么。这就像一个可怕的机器人闯入一个组织中,把事情搞得一团糟。”

  他说,当人工智能被植入人们已经使用的平台(如ERP或CRM系统)中时,这种应用就会更容易。事实上,人们可能甚至不知道人工智能技术已经被使用。

  “但是,当我们谈到人工智能改变业务流程时,它从根本上改变了企业的工作方式和工作内容,并且这是一个有更棘手问题需要解决的领域,”他说。

  技术实施方面的挑战以及技能的短缺

  人工智能技术的实施带来了许多技术挑战,大多数组织都没有足够的人工智能技能来熟练地应对这些挑战,在德勤公司的调查中,有39%的受访者将技术问题列为三大挑战之一,而31%的受访者将缺乏技能列为三大挑战之一。此外,69%的受访者表示AI技能的短缺为中等、严重或极为严重。

  高德纳公司(Gartner)分析师Svetlana Sicular说:“目前的情况是,大多数公司无法自己解决这些问题,因为他们没有这些技能。”一年前,当她与刚刚开始研究AI的企业用户交谈时,大多数企业认为他们将自己构建系统。到了秋末,这个数字发生了变化,现在约有三分之二的企业希望通过在智能企业应用程序中使用嵌入式工具来部署AI。“情况变化很快,”她说。

  让该技术发挥作用是一回事;让它在实际业务中运转则是另一回事。

  “许多公司都没有准备好接受机器学习技术的输出具有概率性这一事实,”Sicular说。“有些结果始终是不正确的。对他们来说,这完全是一种出乎意料的事情,他们需要为例外情况进行设计,并为反馈循环提供一些方法。”

  工具和开发的成本

  对于那些从零开始构建AI系统的组织来说,人工和技术的成本可能很高。对于那些刚起步的组织来说尤其如此。

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