来源：亿欧
概要：首先，需要全面了解您的业务目标、技术需求以及AI对客户和员工的影响。需要解决的问题是，大多数员工面临着接受人工智能程度方面的挑战与担忧。
人工智能是实现流程自动化、降低运营成本和进创新的重要手段。尽管AI支持的活动对业务有积极的影响，但成功从来不会一蹴而就。首先，需要全面了解您的业务目标、技术需求以及AI对客户和员工的影响。需要解决的问题是，大多数员工面临着接受人工智能程度方面的挑战与担忧。
对于进行全面数字化转型的企业来说，成功应用人工智能的意义非比寻常，这种转型同等重视自动化、创新和学习。虽然员工可能会对AI重塑的前景或解决日常工作感到不安，但是实际上他们的生产力可能会增加，因为他们可以将更多时间用于产生价值驱动业务成果的活动。无论角色还是业务部门、人工智能、自动化和机器学习都在改变工作方式。
随着人工智能的普及，企业必须正面迎接挑战。高管人员在数字化转型过程中需要考虑以下五个方面，他们在数字化转型方面取得进展，并在人工智能方面投入更多。
遗留的基础设施
决策者正在评估当前基础设施是否足够人工智能支持当今技术，对于他们来说“辞旧迎新”的说法颇为恰当。AI的运营需要录入大量的数据；如此一来基础架构必须灵活和可扩展。像软件定义的基础设施（SDI）这样的传统结构不一定是最好的选择。虽然SDI提供了灵活性，但其结构受源代码固定和编写脚本的管理员的限制。更复杂的人工智能算法和智能系统需要更智能的结构，如AI定义的基础设施（ADI）和基于云技术的网络等，它们可以根据业务需求快速扩展。
而且，虽然神经网络已经存在了几十年，但只有现在才能以合理的成本提供大量的计算能力，而这又有助于增加这些网络中的层数。每增加一层就会加入更多的智能，但会消耗巨大的、昂贵的计算能力。图层越多意味着结果越好。
技能差距
现在AI有了对工作场所新技能的需求。但是，目前人才普遍匮乏，这些人才拥有在企业内正确建设、推动和维护这些技术的知识和能力。缺乏训练有素的专业人员来建立和指导公司的人工智能及数字化转型之旅，这显然阻碍了进步，并仍然是企业的主要障碍。
为了缓解这种情况，企业应该向内看，强化在职培训和重新培训。例如，LinkedIn宣布一项计划，即向所有工程师讲授使用AI的基础知识。有了懂人工智能的适当人员，员工就可以专注于其他关键活动，提高生产力，创造大量投资回报。如果一个企业的数字化转型目标是让人工智能成为商业的加速器，那么它就需要成为人们的放大器。要让每个人都能够获得发现问题的基本知识和技能，并消除先进技术的精英主义，但最终提高生产力和投资回报率是值得的。
道德困境
人工智能尚处于早期阶段，伦理问题比比皆是。人工智能的支持者和诋毁者都把注意力集中于人工智能在商业和日常生活中越来越突出的时候谁赢谁输。最近的一项研究试图更好地理解人工智能和自动化技术如何驱动各行业的全面数字化转型，研究发现62％的企业认为向AI驱动的流程和工作流程的成功转型需要严格的道德标准。
企业在接受人工智能时制定准则和规则至关重要。有领导层认同的道德框架将确保产品和服务、流程和员工得到适当的对待，以便确保如何采用、使用和扩展人工智能。有了道德标准或体系，可以确保诸如失业、偏见和不平等等问题，随着人工智能被应用于企业环境中，不平等的审查也更为仔细。
数据的丰富性和可用性
如果无法访问数据，人工智能算法就无法正确运行。可用的数据越多，AI的准确性和有效性就越高。随着系统的发展以及网络、设备和流程之间有了更多的连接，随之大量的结构化和非结构化数据也可以被访问。
在部署人工智能之前，IT团队和数据科学家应该收集、清理并标记用于机器学习算法的数据集，以提高AI应用程序的吞吐量。考虑到80％的组织数据是非结构化的，通过这些大量的数据进行过滤是不小的功夫。企业在清理数据方面做的越好，就可以更快地提高准确性并扩展数据的使用。随着时间的推移，人工智能和机器学习将在分析数据和快速发现方面变得更加智能，这会企业底线产生积极的影响。
预算问题
有效地部署AI需要大量的时间、资源和预算。尽管AI长期降低成本，但初期通常需要大量的投资。企业投入数百万美元，而其他规模的企业则投入数万到数十万的资金。但是，由于使用非结构化数据运行广泛的项目可能会花费企业高达50万美元的资金，因此二者所花费的成本相差无几。
尚未划拨人工智能预算的企业应该通过手动审计组织来简化流程，并释放员工工作时间。如此一来，决策者可以清楚地看到哪些系统没有得到有效利用，哪些领域可以从技术上受益。
企业的未来离不开人工智能。但人工智能也是创新的未来。人工智能需要人类的创造者取得成功，以使技术变得更有用。虽然有些已经采用了人工智能，但其他人还是较为落后，但考虑到这个过程中企业面临的各种挑战，这也是可以理解的。然而，一旦克服了这些障碍，最终企业将看到人工智能如何在未来几年大规模地革新业务、改进流程、提高员工生产力。
