深度学习、机器学习、人工智能等技术领域的创新已经成为多个行业的驱动力。根据 2019 年的一项调查，2019 年企业中人工智能的实施率约为 37%。这表明人工智能部署在短短四年内增长了 270%。
自去年以来，人工智能作为一种技术已被广泛用于应对新冠病毒（Covid19）的传播。一些医疗保健组织一直在使用 AI 进行药物发现、诊断新冠（Covid19）爆发的风险和提供服务。先进的对话工具和人工智能技术的使用使多家企业可以远程工作，同时确保客户的需求得到及时满足。
实施人工智能的挑战
人工智能是一项能够彻底改变制造业、医疗保健、太空探索等领域的技术。人工智能正在以极快的速度增长并获得普及。人工智能的日益普及促使多家企业投资于机器人和自动驾驶汽车等不同人工智能应用的开发和研究。
然而，值得注意的是，人工智能仍然面临着许多挑战。以下是大多数公司在尝试实施人工智能时面临的一些常见挑战。
1. 确定合适的数据集
你们中的大多数人可能都知道人工智能系统是通过利用高质量数据来驱动和开发的。这就是为什么人工智能实施过程应该从使用合适的数据集开始。确定要使用哪些数据可能非常困难，因为不同类型的数据将跨组织流动。
如果您想改进人工智能的决策和学习过程，识别和使用正确的数据集非常重要。为此，企业可能必须与人工智能领域的专家取得联系，以帮助他们走向正确的途径和方法，从而实现预期的结果并实现变革性的数字体验。
2. 数据安全与存储
大多数人工智能应用程序利用大量数据来学习和做出智能决策。利用大量数据的缺点是它可能会给企业带来存储问题。此外，业务运营中的数据驱动自动化可能会导致与数据安全相关的问题。
这就是为什么如果企业想要实施人工智能，就必须采用最佳和正确的数据管理环境。这样的数据管理环境不仅可以为敏感数据提供更高的安全性，还可以让企业轻松访问 AI 和 ML 项目的孤立数据。
3. 基础设施
用传统的遗留系统替换过时的基础设施仍然是大多数组织面临的主要挑战。大多数基于人工智能的解决方案都具有很高的计算速度。如果您的企业拥有大量基础设施和高端处理器，基于 AI 的系统将能够实现更快的速度。
麦肯锡最近的一份报告称，采用人工智能技术的企业已经准备好将他们的业务旅程带向数字新领域。计划实施人工智能的企业应考虑构建与基于人工智能的解决方案或应用程序完全兼容的稳健环境和灵活的基础设施。
4. AI 与现有系统的集成
当许多读者听说将 AI 集成到现有业务系统中对大多数企业来说是一个挑战时，他们可能会感到惊讶。事实上，这是大多数企业在尝试实施人工智能时面临的最常见挑战之一。
寻求在现有系统中正确实施人工智能的企业将需要人工智能解决方案提供商的帮助，这些提供商在人工智能领域拥有丰富的专业知识和经验，从概念到部署。
5. 复杂的算法和 AI 模型的训练
商业智能操作的功能和性能在很大程度上依赖于人工智能算法。计划实施人工智能的企业应该清楚地了解基于人工智能的解决方案或技术是如何工作的，并且能够改变他们的成果。一旦您实现或创建了基于 AI 的算法，您将意识到 ML 或 AI 模型的持续训练可能需要大量人力，这对企业来说可能变得相当具有挑战性。然而，在企业中实施人工智能解决方案的好处远远超过了挑战。
结论
企业必须熟悉人工智能，这将有助于他们了解人工智能的工作原理。不可否认，在企业中实施人工智能可能会遇到一些挑战，在为您的企业制定人工智能战略时，您会开始注意到这些挑战。采用循序渐进的战略方法将在一定程度上简化人工智能的实施过程。
原文链接：5 Common Challenges in Implementing Artificial Intelligence (AI)
