要想成功整合人工智能，就要突破恐惧障碍

人工智能有一个炒作问题，这项技术快速的开发和独特的应用而受到关注，但在实际实现方面仍有很大的差距。事实上，Gartner的数据显示，虽然近一半的CIO计划使用人工智能，但实际上只有4%的CIO开始使用人工智能。

那么为什么落后?由于投资回报率(ROI)的担忧，以及员工担心公司设计技术来取代他们的工作，人工智能在企业采用方面面临巨大障碍。这些挑战是由于在人工智能实现方面规划策略不佳，以及对真正利用该技术改善整个组织所需内容的错误理解造成的。

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重新定义AI成功

在实现任何类型的技术时，企业面临的最大障碍之一是清楚地阐明长期和短期预期ROI。对于人工智能来说，这种挑战有时会因为对其能力的理解有限而加剧，更重要的是，对技术的理解如何转化为现有的目标和底线。人工智能需要在时间和财务资源上进行初始投资，如果没有一个固定的ROI，就很难让执行团队相信实现会对业务产生积极的影响。这可能导致AI的停滞或有限的实现。

企业需要花时间更好地理解为什么他们首先需要这项技术，而不是仅仅因为它应该提高商业实践的效率和准确性而实现人工智能。例如，实施人工智能解决方案会提高金融业交易员的生产率和成功吗?还是帮助合规团队更有效地监控犯罪活动?一旦你确定了总体目标，就要为实现它们建立关键的指标。这意味着您将需要识别业务中的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)度量每个部分，这些指标将流程映射回ROI。

除去对未知的恐惧

在员工中，有时会有这样一种假设:公司设计这种技术是为了超越员工，并最终取代他们。这就造成了人与机器之间不必要的竞争，主题专家(中小型企业)不愿与他们合作或更好地理解他们认为旨在使他们在公司中扮演的角色过时的技术。事实是，大多数公司设计人工智能是为了使员工能够、帮助和增加员工，而不是取代他们。通过完成占用人们宝贵时间的琐碎任务，技术为员工创造了更多的创新、卓越和发展的机会。

为了有效地展示人工智能的好处，企业领导者应该对给定的组织问题进行小的价值证明(PoVs)，重点关注特定的目标及其ROI。企业应该让员工和中小企业从一开始就参与进来，而不是缓慢地“关起门来”。这将帮助他们了解ROI及其对业务和日常生活的影响，并可能把人工智能怀疑论者变成传福音者。

确保数据解释是准确的、可关联的和不断发展的

除了对ROI或员工的未来犹豫不决之外，那些希望实现人工智能的人面临的一个挑战是确保分析师正确地解释数据以满足业务需求。虽然完成一个数据输入并运行一个算法来产生结果是很容易的，但是要获取这些结果并确保它们对业务实际上是有意义的，是非常困难的。这就是为什么理解人工智能的不同模型很重要，以确保机器产生的结果类型为现有的内部过程增加了新的价值，同时确保人员能够准确地消化和应用新的洞察力。

人工智能算法的美妙之处在于，公司可以设计它，让它在连续模式下学习。因此，人工智能过程不仅转化为有价值的洞察力，而且在本质上也是敏捷的，并且拥有一个制衡系统，以确保所产生的数据能够最好地反映业务的需求，这一点非常重要。这包括理解人工智能使用中的假阳性因素，以及哪些性能指标对业务效率和创新的影响最大(假阳性或假阴性)。

虽然人工智能解决方案似乎是一个万能的产品，但重要的是要记住，技术背后的策略需要和业务本身一样独特。理解人工智能的真正价值和对公司员工文化及其底线的影响，将开始缩小技术实现之间的差距，并确保优化使用。

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