应对 2025 年企业采用 AI 的挑战

商业世界见证了人工智能（AI）的采用激增，特别是生成式人工智能（Gen AI）。根据 德勤估计，2024 年企业在人工智能方面的支出有望比 30 年的 2023 亿美元增加 16%。短短一年内，这项技术便已爆发式增长，重塑了组织的战略路线图。人工智能系统已转变为对话、认知和创造性的杠杆，使企业能够简化运营、增强客户体验并推动数据知情决策。简而言之，企业人工智能已成为 CXO 促进创新和增长的首要杠杆之一。

随着2025年的临近，我们预计企业AI将在塑造商业战略和运营方面发挥更重要的作用。然而，了解并有效应对可能阻碍AI充分发挥潜力的挑战至关重要。

挑战 1 — 缺乏数据准备

人工智能的成功取决于一致、干净且组织良好的数据。然而，企业面临着跨系统和跨部门整合碎片数据的挑战。更严格的数据隐私法规要求对敏感信息进行强有力的治理、合规和保护，以确保可靠的人工智能洞察。

这需要一个全面的数据管理系统，打破数据孤岛，严格确定需要现代化的数据的优先级。展示快速成功的数据池将有助于确保长期致力于建立正确的数据生态系统。集中式数据湖或数据仓库可以确保整个组织的数据可访问性一致。此外，机器学习技术可以丰富和提高数据质量，同时自动监控和治理数据环境。

挑战2——AI可扩展性

2024 年，随着企业开始实施 AI，许多企业在扩展解决方案方面遇到了困难——主要是由于缺乏技术架构和资源。构建可扩展的 AI 基础设施对于实现这一目标至关重要。

云平台提供处理大型数据集和训练 AI 模型的效率、灵活性和可扩展性。利用云服务提供商的 AI 基础设施可以快速扩展 AI 部署，而无需大量的前期基础设施投资。实施模块化 AI 框架以便于在不同业​​务功能之间进行配置和调整，将使企业能够逐步扩展其 AI 计划，同时保持对成本和风险的控制。

挑战 3 — 人才和技能差距

A 最近的一项调查 凸显了IT专业人士对人工智能的热情与其实际能力之间的惊人差距。尽管81%的受访者表示有兴趣运用人工智能，但仅有12%的受访者具备必要的技能，70%的员工需要大幅提升人工智能技能。这种人才缺口给寻求开发、部署和管理人工智能项目的企业带来了巨大的障碍。吸引和留住高技能的人工智能专业人士是一项重大挑战，而提升现有员工的技能则需要大量投资。

组织的培训策略应涵盖不同群体所需的人工智能素养水平——构建者（开发人工智能解决方案）、检查者（验证人工智能输出）以及消费者（使用人工智能系统的输出进行决策）。此外，企业领导者也需要接受培训，以便更好、更有效地理解人工智能的战略意义。通过有意识地培育数据驱动的文化，并将人工智能融入各级决策流程，可以有效管理对人工智能的抵制，从而提高决策质量。

挑战 4——人工智能治理和道德问题

随着企业大规模采用人工智能，算法偏见的挑战日益凸显。基于不完整或 有偏见的数据 可能会强化现有的偏见，导致不公平的商业决策和结果。随着人工智能技术的发展，政府和监管机构不断出台新的人工智能法规，以确保决策透明并保护消费者。例如，欧盟通过《2024 年欧盟人工智能法案》概述了其关于人工智能使用的政策、框架和原则。公司需要灵活地适应这些不断变化的法规。

通过建立注重透明度、公平性和问责制的正确 AI 治理框架，组织可以利用能够解释其 AI 模型的解决方案，并与最终消费者建立信任。这些应包括开发和部署 AI 模型的道德准则，并确保它们符合公司的价值观和监管要求。

挑战#5——平衡成本和投资回报率

开发、培训和部署 AI 解决方案需要在基础设施、软件和熟练人才方面投入大量资金。许多企业面临着平衡成本和可衡量的投资回报 (ROI) 的挑战。

确定实施 AI 的正确用例至关重要。我们需要记住，并非每个解决方案都需要 AI。在早期就确定衡量成功的正确基准非常重要。这将使组织能够密切关注各种用例的已交付和潜在投资回报率。此信息可用于严格确定所有阶段的用例优先级和合理化，以控制成本。组织可以与 AI 和分析服务提供商合作，这些提供商通过灵活的商业模式提供业务成果，以承保投资回报率的风险。