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導(dǎo)讀： 然而，人工智能并不是解決所有業(yè)務(wù)問題的靈丹妙藥，而且采用人工智能技術(shù)絕非易事。以下是企業(yè)必須克服的重大挑戰(zhàn)，然后才能看到部署人工智能技術(shù)的積極成果。

早期采用人工智能技術(shù)的組織已開始從人工智能的應(yīng)用中獲得真正的業(yè)務(wù)成果。但推行人工智能計(jì)劃并非沒有挑戰(zhàn)。

人工智能創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的時(shí)代已經(jīng)到來。事實(shí)上，在德勤公司（Deloitte）近的一項(xiàng)調(diào)查中，82%的早期使用人工智能的組織表示，他們從人工智能投資中獲得了經(jīng)濟(jì)回報(bào)。

人工智能和相關(guān)技術(shù)正在改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品，并創(chuàng)造出新產(chǎn)品。這些技術(shù)正在優(yōu)化內(nèi)部和外部運(yùn)營(yíng)工作，幫助組織做出更好的決策，讓員工更具創(chuàng)造力，并去從事具有更高價(jià)值的工作，以及帶來多方面的好處。

毫無疑問，88%的公司計(jì)劃在未來一年增加對(duì)認(rèn)知技術(shù)的支出。

然而，人工智能并不是解決所有業(yè)務(wù)問題的靈丹妙藥，而且采用人工智能技術(shù)絕非易事。以下是企業(yè)必須克服的重大挑戰(zhàn)，然后才能看到部署人工智能技術(shù)的積極成果。

數(shù)據(jù)問題

啟動(dòng)AI項(xiàng)目的大障礙是數(shù)據(jù)。具體而言，就是缺乏那些沒有固有偏見，也沒有侵犯隱私權(quán)的可用及相關(guān)數(shù)據(jù)。

根據(jù)德勤公司的調(diào)查，16%的IT主管將數(shù)據(jù)問題列為與人工智能相關(guān)的大挑戰(zhàn)，比任何其他問題都要高，39%的受訪者將數(shù)據(jù)列入前三個(gè)令人擔(dān)憂的方面。

帕洛阿爾托研究中心（PARC）人工智能研究實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人Raj Minhas說，許多公司將收集數(shù)據(jù)作為其日常運(yùn)營(yíng)的一部分。“但這些數(shù)據(jù)可能并非正確的數(shù)據(jù)。”

在啟動(dòng)人工智能計(jì)劃之前，公司必須認(rèn)真研究他們擁有的數(shù)據(jù)，尋找價(jià)值較高的領(lǐng)域。

“這就像在路燈附近尋找丟失的鑰匙，而不是在你丟掉鑰匙的地方去尋找，”他說。“我們建議企業(yè)回頭看，了解他們能從哪里獲得大價(jià)值，而不是從他們擁有多數(shù)據(jù)的地方開始查看。”

另一個(gè)問題是沒有合適數(shù)量的正確數(shù)據(jù)。

“我們與許多擁有大型資本基礎(chǔ)設(shè)施的客戶合作，比如擁有風(fēng)力渦輪機(jī)和鐵路系統(tǒng)，”他說。“所有這些設(shè)備的設(shè)計(jì)都非常可靠。”因此，當(dāng)企業(yè)嘗試在故障發(fā)生之前使用機(jī)器語言來預(yù)測(cè)故障時(shí)，他們發(fā)現(xiàn)，從這些設(shè)備所收集的99.9%的數(shù)據(jù)都來自其正常運(yùn)行期間。

“你所關(guān)注的是機(jī)器的異常行為，”Minhas說。“所以，你擁有很多數(shù)據(jù)，但這些都是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。”