人工智能是企業實現流程自動化，降低運營成本和促進創新的重要手段。盡管AI支持的活動對企業業務有正面作用，但技術的成熟卻不會在依照一朝一夕間發生。 首先，企業需要全面了解自身的業務目標，技術需求以及AI將對客戶和員工帶來的影響。其中，企業員工關于采用人工智能所產生的挑戰或擔憂，是公司最應該著手解決的問題。

成功運用人工智能的意義遠非企業進行全循環數字化轉型的最終目標，而能夠實現自動化和提高生產率才是最想達到的未來，雖然員工可能會對人工智能將威脅人類工作的前景而產生擔憂，但實際上他們的生產效率可能會上升，因為他們將擁有更多時間可以用于由生產價值驅動的業務活動。無論是從角色還是業務單元出發，AI、自動化和機器學習都在改變工作的執行方式。

企業必須直面關于人工智能日益普及的事實。首先，管理人員就需要考慮在以下五個方面為企業的進步和數字化改造加大對AI的投資。

傳統的基礎設施

“吐故納新”是對于那些正在評估他們的基礎設施是否能夠支持當今業務的領導者的最好建議。支持企業的業務活動需要采集大量的數據，因此，基礎設施必須是靈活和可伸縮的。像軟件定義的基礎設施(SDIs)這樣的傳統結構并不一定是最好的選擇，盡管SDIs足夠靈活，但其結構受到源代碼和編寫腳本的管理員限制。近一步復雜的人工智能算法和智能系統需要更智能的結構，比如AI定義的基礎設施(ADIs)和基于云計算的網絡，這些設備都可以根據業務需求進行快速擴展。

此外，雖然神經網絡已經存在了幾十年，但只有在合理的成本下才具備大量的計算能力，這反過來又增加了這些網絡的層數。每一層都增加了更多的智能，但同時也消耗了巨大的計算能力，而計算能力的代價非常昂貴。

技能差距

AI是在工作場所產生的對新技能的需求。然而，目前存在著大量的人才短缺，這些人才擁有正確構建、使用AI并在其組織內維護這些技術的知識和能力。正因為缺乏受過良好訓練的能夠建立和指導公司人工智能和數字轉型的專業人士，這明顯阻礙了技術的進步，并成為了目前企業的轉型主要障礙。

為了解決這個問題，企業應該向內看，加強在職培訓和員工重新學習技能。例如，LinkedIn只是宣布它計劃培訓所有的工程師使用基本AI。為AI發展儲備合適的人才，員工才能專注于其他重要活動和提高生產力，才能創造更大的投資回報率。如果一個企業的數字化轉型目標是讓人工智能成為商業的加速器，那么它就需要成為人們的放大器，讓每個人都能夠獲得發現問題的基本知識和技能，并消除先進技術的精英主義，最終提高生產率和投資回報率。

倫理困境

雖然人工智能還處于早期階段，但倫理方面的擔憂一直存在。當AI在商業和日常生活中變得更加突出的時候，AI的支持者和反對者都不約而同的把注意力集中在了誰贏誰輸上。最近的一項研究試圖更好地理解人工智能和自動化技術是如何推動各行各業的全周期數字化轉型的，其中，有62%的企業認為，由AI驅動的企業數字化轉型需要更加嚴格的道德標準。

企業制定指導方針和規則是非常重要的。一個具有領導力的倫理框架將確保產品和服務、流程以及員工在如何被采用、使用和擴大的過程中得到合適的待遇。有了道德標準或制度，就算人工智能被添加到企業環境中去，也能確保諸如失業、偏見和不平等等問題被仔細審查。

數據的豐富性和可用性

由于人工智能算法無法正確執行而導致的不能訪問數據的問題。可用的數據越多，人工智能就越準確、有效。隨著系統的發展和網絡、設備以及過程之間更多連接的出現，已經能夠訪問大量結構化和非結構化數據。

在部署人工智能之前，IT團隊和數據科學家應該收集，清理并標記用于機器學習算法的數據集，以提取AI來改進應用程序。考慮到 80%的組織數據都是非結構化的，因此對大量的數據進行篩選過濾絕非易事。一個企業需要更好地整理其數據，以求更快地提高數據的準確性和使用范圍。隨著時間的推移，人工智能和機器學習將變得更加智能化，能夠快速對數據進行分析，并發現可能對企業業務產生積極影響的部分。

預算問題

有效地部署人工智能需要花費大量的時間、資源和預算。雖然人工智能在長期削減成本，但通常在一開始就需要大量投資。各種規模的公司都紛紛投入了大量資金，從數萬億美元到數十萬美元不等。然而，使用非結構化數據運行大量項目就可能會使您的損失高達50萬美元，因此成本是昂貴的。

尚未為人工智能分配預算的企業應該通過手動審計組織來簡化流程并釋放員工帶寬。這使得決策者能夠清楚地看到哪些系統沒有得到有效利用，哪些領域可以從技術上受益。

商業的未來需要人工智能，而人工智能也是創新的未來。雖然有些公司已經采用了人工智能應用程序，但仍然存在部分公司滯后，考慮到企業在這一過程中面臨的挑戰，這些都是可以理解的。然而，一旦這些障礙被克服，企業最終將看到人工智能徹底改變企業，改善流程，并在未來幾年提高員工生產力。