人工智能实际应用障碍怎么破？理解技术、消除恐惧、策略正确……

人工智能一直存在炒作的问题。这种技术因其快速发展和独特应用而备受关注，但在实际应用方面仍存在巨大差距。事实上，Gartner的数据显示，虽然近一半的CIO计划使用AI，但实际上只有4%的人开始实施该技术。

那么为什么滞后?由于担忧投资回报(ROI)以及员工担心公司设计技术来取代他们的工作，因此在企业采用时，AI面临着巨大的障碍。这些挑战是AI实施过程中计划策略较差的结果，也是错误理解真正利用该技术改善整个组织所需的内容。

重新定义AI成功

在实施任何类型的技术时，企业面临的最大障碍之一就是清晰地表达长期和短期的预期投资回报。对于AI来说，由于对其能力的理解有限，更重要的是，这种挑战有时会加剧，这种技术的洞察力如何转化为现有目标和最低限度。 AI需要在时间和财务资源进行初始投资，但如果没有确定的投资回报率，说服执行团队确信实施会对业务产生积极影响可能颇具挑战性。这可能会导致AI停滞或有限的采用。

企业需要花时间更好地理解为什么他们首先需要这种技术，是因为它可以提高业务实践的效率和准确性，而不是仅仅为了实施人工智能。例如，实施AI解决方案能够提高金融行业交易者的生产率和成功率，还是能帮助合规团队更有效地监控犯罪活动?一旦确定了总体目标，为满足这些目标设定了关键指标。这意味着你需要识别业务中AI流程的每个部分 - 从数据收集到模型应用程序 -并使用正确的基准或关键性能指标(KPI)来度量每个部分，而这些指标将在ROI中映射出进程。

消除对未知事物的恐惧

在员工队伍中，有时会有一种假设，即公司设计的技术超越员工，并最终取代他们。这造成了人与机器之间不必要的竞争，在主题专家(SME)看来，旨在使其在公司中过时的技术并不感兴趣与之合作或更好地理解。事实是，大多数公司设计人工智能来启用，协助和扩充工人，而不是取代他们。通过完成占用人们宝贵时间的琐碎任务，该技术为员工创造更多创新，超越和发展的机会。

为了有效展示人工智能的优势，企业领导应该针对特定的组织问题进行小规模的价值证明(PoV)，重点关注特定目标和投资回报率。企业应该允许员工和中小企业从一开始就参与其中，而不是慢慢地“闭门造车”推出。这将有助于他们理解投资回报率及其对企业和日常生活的影响，并可将AI怀疑论者变成福音传播者。

确保数据解释的准确性，可靠性和演进性

除了对ROI或劳动力未来的犹豫之外，希望实施AI的人面临的挑战之一是，确保分析师正确解释数据以满足业务需求。尽管完成数据输入并运行算法以产生结果很容易，但要获得这些结果并确保它们实际上对业务有意义可能要困难得多。这就是为什么理解人工智能的不同模型是很重要的，以确保机器产生的结果类型为现有的内部过程增加新的价值——同时也确保了人员能够准确地消化和应用新的见解。

AI算法的优点在于公司可以将其设计为以连续模式学习。因此，人工智能流程不仅转化为有价值的见解，而且具有灵活性，并具有制衡机制以确保所生成的数据最能反映企业的需求，这一点非常重要。这包括理解错误的积极因素对人工智能的使用，以及哪些性能指标对商业效率和创新产生最大的影响(不管是假积极因素还是假消极因素)。

虽然人工智能解决方案可能看起来是一种万能的产品，但重要的是要记住，该技术背后的战略需要与业务本身一样独特。了解人工智能对公司员工文化和底线的真正价值和影响，将开始缩小技术实施之间的差距并确保优化使用。