掌握2025企业人工智能的挑战

商业世界见证了人工智能（AI）的惊人采用热潮——尤其是生成式人工智能（Gen AI）。根据 Deloitte estimates 的预测，2024年企业在生成式人工智能上的支出将比2023年的160亿美元增加30%。仅仅一年，这项技术就以爆炸性的方式改变了组织的战略路线图。人工智能系统已经转变为对话式、认知式和创造式杠杆，能够让企业简化运营、增强客户体验和驱动数据驱动的决策。简而言之，企业人工智能已经成为CXO推动创新和增长的主要杠杆之一。

当我们接近2025年时，我们预计企业人工智能将在塑造商业战略和运营中发挥更加重要的作用。然而，了解和有效解决可能阻碍人工智能全部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、干净和井然有序的数据。然而，企业在整合系统和部门之间的分散数据时面临挑战。更严格的数据隐私法规要求强大的治理、合规和保护敏感信息，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，能够打破数据孤岛，并优先考虑需要现代化的数据。展示快速成功的数据池将有助于为长期的数据生态系统承诺提供保障。集中式数据湖或数据仓库可以确保整个组织的数据一致性。另外，机器学习技术可以丰富和增强数据质量，同时自动化数据景观的监控和治理。

挑战 #2 — 人工智能的可扩展性

2024年，随着组织开始了他们的企业人工智能实施之旅，许多人在扩大他们的解决方案时遇到了困难——主要是由于缺乏技术架构和资源。建立可扩展的人工智能基础设施将至关重要。

云平台提供了处理大型数据集和训练人工智能模型的效率、灵活性和可扩展性。利用云服务提供商的人工智能基础设施可以在不需要大量前期基础设施投资的情况下实现人工智能部署的快速扩展。实施模块化的人工智能框架以便于在不同业务功能中配置和适应，将使企业能够逐渐扩大他们的人工智能计划，同时保持对成本和风险的控制。

挑战 #3 — 人才和技能差距

最近的一项调查强调了IT专业人员对人工智能的热情与他们实际能力之间的令人震惊的差距。虽然81%的人表示有兴趣利用人工智能，但只有12%的人具备必要的技能，70%的工人需要显著的人工智能技能升级。这一人才差距对企业来说是一个重大的挑战，吸引和留住熟练的人工智能专业人员是一个主要挑战，现有员工的技能提升需要大量投资。

组织的培训策略应该解决不同人群所需的人工智能素养水平——开发者，他们开发人工智能解决方案，检查者，他们验证人工智能输出，消费者，他们使用人工智能系统的输出进行决策。另外，业务领导者需要接受培训，以更好地理解人工智能的战略影响。通过有意识地培养数据驱动的文化，并将人工智能集成到所有层次的决策过程中，可以管理对人工智能的抵制，从而改善决策的质量。

挑战 #4 — 人工智能治理和伦理问题

随着企业大规模采用人工智能，偏见算法的挑战变得非常重要。训练在不完整或 偏见数据 上的人工智能模型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推出新的人工智能法规，以使决策更加透明并保护消费者。例如，欧盟已经概述了其关于人工智能使用的政策、框架和原则，通过2024年的欧盟人工智能法案。公司需要灵活地适应这些不断演变的法规。

通过建立正确的人工智能治理框架，专注于透明度、公平性和问责制，组织可以利用能够解释他们的人工智能模型的解决方案——并与最终消费者建立信任。这些应该包括人工智能模型开发和部署的道德指南，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、训练和部署人工智能解决方案需要在基础设施、软件和熟练人才方面做出大量的财务承诺。许多企业面临着平衡这些成本与可衡量的投资回报率（ROI）的挑战。

确定人工智能实施的正确用例至关重要。我们需要记住，并非所有解决方案都需要人工智能。早期确定成功的正确基准非常重要。这将使组织能够密切关注在各个用例中交付和潜在的投资回报率。这些信息可以用于在所有阶段严格优先考虑和合理化用例，以控制成本。组织可以与人工智能和分析服务提供商合作，他们提供具有灵活商业模式的业务成果，以承担投资回报率投资的风险。