人工智能 (AI) 正在渗透到不同行业的商业世界，从银行和金融到医疗保健和媒体，其目标是提高效率和提高盈利能力等。
麦肯锡 2020 年全球人工智能现状调查中，50% 的受访者表示“他们的公司至少在一项业务功能中采用了人工智能”； 预计这些数字将在未来几年继续增长，使人工智能产生的收入翻番。
公司将继续在业务中实施人工智能。 尽管人工智能具有巨大的潜力，但它也带来了开发和实施方面的挑战。
人工智能实施和发展的十大挑战（和解决方案）
如果您正在考虑为您的公司开发人工智能应用程序，您可能会遇到一些障碍。 事先了解它们可能会减轻您的工作量。
以下是您在 AI 开发和实施中可能遇到的最常见问题以及管理这些问题的方法：
1. 确定合适的数据集
数据质量和可用性是 AI 能力的必要条件。对于确保最高效和及时的人工智能能力的公司，它应该使用合适的数据集并拥有干净、可访问、管理良好和安全的相关数据的可信来源。不幸的是，无法配置人工智能算法来控制低质量和不准确数据的流动；但企业可以与人工智能专家取得联系，并与不同数据源的所有者合作，以克服实施人工智能的挑战。
2. 偏差问题
人工智能系统的质量取决于他们接受训练的数据。好的数据是好的人工智能开发服务的关键。如果缺乏良好的数据，公司将面临许多源自偏见的 AI 实施挑战，当基于机器学习过程中的歧视性假设或训练数据中的偏见产生结果时，ML 算法的输出异常。低质量数据通常伴随着种族、性别、社区和民族偏见。
必须消除这种偏见。真正的变化可能来自使用无偏见数据训练 AI 系统，或者来自开发易于理解且易于解释的算法。此外，许多开发人工智能的公司在开发控制框架和技术方面投入巨资，以提高信任度和透明度，并识别人工智能算法中的偏见。
3. 数据安全与存储
大多数人工智能开发服务依赖于大量数据的可用性来训练算法。尽管生成大量数据提供了更好的商机，但一方面它同时产生了数据存储和安全问题。生成的数据越多，访问的用户越多，数据泄露到暗网上某人手中的可能性就越大。数据安全和数据存储问题已发展到全球范围，因为这些数据是由全球数百万用户生成的。这就是为什么企业需要确保为人工智能应用程序使用敏感数据和训练算法的最佳数据管理环境。
4. 基础设施
基于人工智能的解决方案改变了我们的生活，并通过高速互联网提供日常实用程序。在公司拥有合适的基础设施和高级处理能力的情况下，人工智能系统可以达到这些速度。然而，大多数组织仍然依赖过时的基础设施、应用程序和设备来运行其 IT 运营，因为管理层经常害怕更新系统所需的费用，而选择完全拒绝实施人工智能。尽管开发或采用人工智能的公司应该准备好将其 IT 服务提升到一个新的水平，但用传统的遗留系统要取代过时的基础设施仍然是许多 IT 公司面临的最大挑战之一。
5.人工智能集成
在业务中实施 AI 的挑战首先来自将 AI 集成到现有系统中的必要性。它需要具有丰富经验和专业知识的人工智能解决方案提供商的支持。过渡到 AI 比仅仅向当前网站添加新插件要复杂得多。应考虑基础设施、数据存储和数据输入并确保其免受负面影响。必须确保与所有 AI 要求的兼容性以及当前系统的平稳运行。此外，一旦过渡结束，员工必须接受有关使用新系统的适当培训。
6. 计算
信息技术行业面临诸多挑战，需要不断更新。没有其他行业发展得如此之快。但是，获得处理构建人工智能系统所需的大量数据的计算能力是该行业所面临的最大挑战。达到这种计算水平并为其提供资金可能具有挑战性，尤其是对于初创公司和小预算公司而言。
7. 合适的职业技能
为人工智能实施和部署寻找和培训具备适当技能和专业知识的人员是最常被提及的挑战之一。缺乏知识会阻碍组织顺利采用人工智能技术，并阻碍组织的人工智能之旅。因为这是 IT 行业的一项重大挑战，公司应该考虑在人工智能应用程序开发训练、雇用人工智能开发人才或从更大的 IT 公司购买和许可（licensing）能力上花费额外的预算。
8. 昂贵和稀有
如上所述，人工智能集成、部署和实施需要具有一定技能和专业知识的数据科学家或数据工程师等专家。在商业中实施 AI 的主要挑战之一是这些专家价格昂贵，目前在 IT 市场上相当罕见。因此，预算较少的公司面临着引进项目所需的合适专家的挑战。此外，一旦你决定实施或开发基于人工智能的系统，你就必须提供持续的训练，这可能需要稀有的高端专家。
9. 法律问题
公司需要关注人工智能应用程序开发和实施的许多法律问题。算法从用户那里收集的数据非常敏感。安装在人工智能应用程序中的错误算法和数据治理系统总是会做出错误的预测，给公司的利润带来损失。此外，它可能违反法律或法规，使组织陷入法律挑战的陷阱。
10. 可解释性
只相信容易理解的东西是人类的天性。人工智能实施的一个关键挑战是深度学习模型和一组输入如何预测输出并为问题制定解决方案的未知性质。人工智能中的可解释性需要提供人工智能决策的透明度，以及牵引它们的算法。这意味着组织必须制定政策，检查人工智能对决策制定的影响，提供对其系统的频繁审计，并定期接受训练。
人工智能实施路线图（Roadmap）
人工智能应用程序开发已成为 IT 行业生活的一部分。然而，企业必须学习人工智能如何工作，以及如何以最小的风险和损失克服人工智能实施挑战和人工智能开发挑战。毫无疑问，人工智能实施路线图可能很棘手，但提前熟悉挑战并采取循序渐进的人工智能实施策略可以缓解这一过程。
