云計算和開源計劃的興起有助于促進引人注目的新興技術的快速發展，這些技術現在已成為很多企業進行重大投資的主題。
例如，咨詢機構德勤公司的技術干擾指數的調查表明，到2020年，85%的高級管理人員計劃投資人工智能。而斯坦福大學的人工智能指數調查表明，自2000年以來，風險投資商對人工智能初創企業的年度投資水平增加了6倍，2010年以后的投資大幅加速。
此外，調研機構Gartner公司預測，到2022年，人工智能計劃產生的商業價值將達到3.9萬億美元，而2018年只有1.2萬億美元，所有這些都凸顯了該技術背后的巨大潛力。
顯然，人工智能的發展趨勢并沒有放緩的跡象。在一個日益被軟件吞噬的世界里，人工智能現在提供了幫助企業成長、創新和為客戶提供服務的新動力。
但是，盡管沒有一個行業看起來是免疫的，但是人們很快意識到實施人工智能并不像簡單地打開一個新工具那么容易。在企業開始獲得回報之前，還有一些因素需要考慮。
發展并不是一帆風順
研究表明，盡管進行了大肆宣傳，實現基于人工智能的解決方案并不像企業希望的那么簡單。從人工智能工具與現有產品和系統集成的困難，到對技術如何工作，以及對費用的關注缺乏了解，這些挑戰都是廣泛而復雜的。
例如，根據Databricks公司最近的一份調查報告，96%的組織遇到數據相關的問題，例如數據集不一致。而80%的組織表示數據科學家和數據工程師之間缺乏協作。
還有就是計算能力的問題。人工智能系統通常使用大量的處理能力，隨著數據量的不斷增長以及為這些系統提供動力的算法變得更加復雜，這種處理能力將會增加，從而帶來顯著的可擴展性問題。
同樣重要的是要記住，從實踐的角度來看，技術仍處于相對初級階段，并且正在迅速發展。人工智能已經被人們討論了一段時間，但只有在最近幾年才剛剛開始加快實際部署。
在實施階段之前甚至可能出現挑戰。IT團隊和業務領導者要克服的最大人工智能障礙之一就是了解如何以解決實際業務問題，并最適合其組織特定需求的方式實施IT。企業必須考慮人工智能可能產生最大影響的地方，以及可以實現哪些特定流程的自動化和轉型，而不是為了人工智能而推出人工智能。
這說起來容易做起來難。雖然人工智能實際上涉及每一個企業，但擁有將理論轉化為切實的、有利可圖的成果的知識和專業知識的人往往很難找到，并且非常昂貴。
更重要的是，人工智能不僅僅指一種技術。它可以包含一系列的過程，包括機器學習、數據轉換、模型創建、自然語言處理和深度學習等。因此，了解這些不同創新之間的差異以及它們如何適應企業的基礎設施對于充分利用它們至關重要。
那么，企業可以做些什么來解決這些問題，并實現人工智能的潛力呢?
人工智能需要進一步發展
考慮到這些挑戰，利用人工智能趨勢歸結為幾個關鍵因素。首先，企業必須認識到部署后端基礎設施和系統的重要性，這些基礎設施和系統能夠支持人工智能和機器學習中涉及的計算密集型任務。操作系統必須針對這些高級工作負載進行調整，從而使企業能夠使用大量的數據集，大規模部署應用程序，并應對將要創建的復雜性。
其次，企業不能忽視人們的問題。啟動和運行人工智能系統需要大量的時間、精力和專業知識，這些資源并非所有組織都可以使用。畢竟，人工智能系統的先進程度取決于編程人員。因此，如果無法獲得正確的技能，那么當前的行業技能短缺就有可能阻礙企業的發展。這就是為什么企業與專業機構開展合作至關重要的原因。
京公網安備 11010502049343號