每个人都在谈论AI的力量，它正在慢慢侵入我们的生活。虽然你家里可能有一些AI助手和连接设备，但工商界还没有完全采用AI技术。当然，我们在新闻标题上看到的都是具有前瞻性思维的公司，但笔者想要说的是，从小本经营商店到企业，AI跨越了所有行业。我们都了解人工智能的力量和潜力，但我们似乎并未讨论很多关于企业可能面临的部署AI的挑战。
我们看到一组数据，即61％拥有创新战略的公司正在使用AI来识别数据中的机遇，并认为大多数公司必须采用AI。但这个数据有点误导性：有多少家公司拥有创新战略？总共有多少家公司？笔者认为我们需要摆脱这些误导性的统计数据，并关注那些阻碍企业发展的因素。
让我们来看看部署AI常见的挑战，并讨论一些方案，以帮助克服障碍，并最终成为统计数据中企业的一部分，这些数据表明大多数企业都在使用AI。
障碍＃1：AI不是一项商业计划
许多企业仍将AI视为技术进步而非商业计划。不幸的是，这种想法是错误的。部署AI不仅仅是IT部门的另一项任务。那些仍然参与日常业务活动的员工也需要参与构建和维护AI模型。
整个团队必须都参与其中。要跨越这个障碍，你需要改变思维方式，增加预算，为AI实施等其他业务计划留有余地，并获得整个公司的支持。实施AI需要所有业务的充分合作。现在是时候做好准备了。
障碍＃2：员工对AI的理解
这点和障碍＃1一样，如果你没有获得整个公司的支持，那么你可能会失败。你要听取员工对于使用AI的恐惧和疑虑。
通过解决疑虑、教育和培训，以帮助弥合技能差距。投资你的员工，他们最有可能报以忠诚度。如果不确定从哪里开始学习工作技能和再培训计划，你可以阅读关于该主题的其它文章。一个成功的再培训计划将在未来几年内为公司带来红利。
障碍＃3：缺乏满足需求的商业模式
认为你的企业不需要AI？这只能说明你还没有跳出思维定势。公司的员工每天都要完成相同的任务吗？人力资源部门是否需要定期招聘和入职新的员工？是否有收集客户数据的销售和营销部门？AI可用于上述的每一种情况，并且这只是冰山一角。
为员工提供合适的工具，为创新打开大门。你永远不会知道别人会想到什么。如果让他们创建并找到适合他们的解决方案，你将看到AI可以适用于每种商业模式。
障碍＃4：无法摆脱遗留基础设施
与此同时，如果你仍在使用阻碍进步的过时遗留系统，那么就不能指望员工会使用AI。笔者之前说过很多次，现在是2018年，遗留系统必须被淘汰。
找到可与AI兼容的新技术将使你的业务运营更顺畅。如果你想保持竞争力，就不能被过时的基础设施阻碍。
障碍＃5：没有足够的数据能够让AI工作
AI是一种数据驱动型技术。它必须具有基础数据以及恒定的数据流，以保持其正常运行。
并不是说企业没有多余的数据可供使用，因为笔者相信我们都知道企业收集了多少数据。但是，AI依赖于正确的数据类型，而不仅仅是任何数据。如果你没有客户或潜在客户的任何数据，则不能指望使用预测分析模型进行销售。
在业务中实施AI之前，要考虑AI需要解决的问题。然后，与员工合作，考虑机器需要多少数据来解决这些问题。如果你没有该数据，那么你就要去准备。这将确保你在保持领先的同时拥有所需的数据。
部署AI的挑战—仅仅是开始
这些部署AI的挑战和障碍可能只是开始。笔者确信每个企业都会有细微的问题，这些问题可能会成为潜在的障碍。但另一个关键是要打开沟通渠道，与员工和经理一起讨论并理解发展的障碍。如果照做了，你无疑会成为行业佼佼者。
原文作者：Daniel Newman
