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導讀： 然而，人工智能并不是解決所有業務問題的靈丹妙藥，而且采用人工智能技術絕非易事。以下是企業必須克服的重大挑戰，然后才能看到部署人工智能技術的積極成果。
早期采用人工智能技術的組織已開始從人工智能的應用中獲得真正的業務成果。但推行人工智能計劃并非沒有挑戰。
人工智能創造商業價值的時代已經到來。事實上，在德勤公司（Deloitte）近的一項調查中，82%的早期使用人工智能的組織表示，他們從人工智能投資中獲得了經濟回報。
人工智能和相關技術正在改進現有產品，并創造出新產品。這些技術正在優化內部和外部運營工作，幫助組織做出更好的決策，讓員工更具創造力，并去從事具有更高價值的工作，以及帶來多方面的好處。
毫無疑問，88%的公司計劃在未來一年增加對認知技術的支出。
然而，人工智能并不是解決所有業務問題的靈丹妙藥，而且采用人工智能技術絕非易事。以下是企業必須克服的重大挑戰，然后才能看到部署人工智能技術的積極成果。
數據問題
啟動AI項目的大障礙是數據。具體而言，就是缺乏那些沒有固有偏見，也沒有侵犯隱私權的可用及相關數據。
根據德勤公司的調查，16%的IT主管將數據問題列為與人工智能相關的大挑戰，比任何其他問題都要高，39%的受訪者將數據列入前三個令人擔憂的方面。
帕洛阿爾托研究中心（PARC）人工智能研究實驗室負責人Raj Minhas說，許多公司將收集數據作為其日常運營的一部分。“但這些數據可能并非正確的數據。”
在啟動人工智能計劃之前，公司必須認真研究他們擁有的數據，尋找價值較高的領域。
“這就像在路燈附近尋找丟失的鑰匙，而不是在你丟掉鑰匙的地方去尋找，”他說。“我們建議企業回頭看，了解他們能從哪里獲得大價值，而不是從他們擁有多數據的地方開始查看。”
另一個問題是沒有合適數量的正確數據。
“我們與許多擁有大型資本基礎設施的客戶合作，比如擁有風力渦輪機和鐵路系統，”他說。“所有這些設備的設計都非常可靠。”因此，當企業嘗試在故障發生之前使用機器語言來預測故障時，他們發現，從這些設備所收集的99.9%的數據都來自其正常運行期間。
“你所關注的是機器的異常行為，”Minhas說。“所以，你擁有很多數據，但這些都是錯誤的數據。”
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