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導讀： 然而，人工智能并不是解決所有業(yè)務問題的靈丹妙藥，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用中獲得真正的業(yè)務成果。但推行人工智能計劃并非沒有挑戰(zhàn)。

人工智能創(chuàng)造商業(yè)價值的時代已經(jīng)到來。事實上，在德勤公司（Deloitte）近的一項調(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)濟回報。

人工智能和相關技術(shù)正在改進現(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)部和外部運營工作，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值的工作，以及帶來多方面的好處。

毫無疑問，88%的公司計劃在未來一年增加對認知技術(shù)的支出。

然而，人工智能并不是解決所有業(yè)務問題的靈丹妙藥，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AI項目的大障礙是數(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)列入前三個令人擔憂的方面。

帕洛阿爾托研究中心（PARC）人工智能研究實驗室負責人Raj Minhas說，許多公司將收集數(shù)據(jù)作為其日常運營的一部分。“但這些數(shù)據(jù)可能并非正確的數(shù)據(jù)。”

在啟動人工智能計劃之前，公司必須認真研究他們擁有的數(shù)據(jù)，尋找價值較高的領域。

“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值，而不是從他們擁有多數(shù)據(jù)的地方開始查看。”

另一個問題是沒有合適數(shù)量的正確數(shù)據(jù)。

“我們與許多擁有大型資本基礎設施的客戶合作，比如擁有風力渦輪機和鐵路系統(tǒng)，”他說。“所有這些設備的設計都非?？煽?。”因此，當企業(yè)嘗試在故障發(fā)生之前使用機器語言來預測故障時，他們發(fā)現(xiàn)，從這些設備所收集的99.9%的數(shù)據(jù)都來自其正常運行期間。

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