當人工智能計劃落空時，通常會把責任歸咎于技能差距。但是還有更多。您的企業組織是否優先考慮這三個基礎人工智能支柱？

聘請合適的技術人才仍然是企業組織采用人工智能（AI）的重要障礙。根據O‘Reilly最近的一項調查，略多于六分之一的受訪者表示，雇用和保留具有人工智能技能的專業人員很困難，這是其企業組織采用人工智能的重大障礙。

盡管人才缺口仍然是對話的主要內容，但這一數字與去年相比有所減少，這表明其他挑戰正成為企業探索和部署人工智能項目的首要考慮因素。

不過，技術技能差距并不是采用人工智能的最大障礙，也不是那么多人工智能項目失敗的原因。實際上，根據O’Reilly公司的調查，受訪者認為缺乏機構支持是最大的問題，其次是確定合適的業務用例時遇到困難。

當然，這是一個更難以下咽的藥丸：這意味著真正的挑戰在于我們，而不是只有數量有限的專業人員來完成這項工作。

人工智能項目成功的三大支柱

那么企業組織如何避免人工智能項目的常見陷阱呢？與其他技術實施一樣，這全都取決于公司范圍內的適當培訓，生產環境以及適當的基矗有了這三個支柱，您就可以更早地實現人工智能的商業價值。

1、正確的基礎

數據科學家必須具有高效的工具，具有領域專長并且可以訪問相關數據。盡管從處理偏見預防，可解釋性，概念漂移和類似要求等方面對人工智能技術的理解已得到很好的理解，但許多團隊在這里仍然不夠。企業組織必須學習如何在生產中部署和操作人工智能模型。這就需要部署DevOps、SecOps和新興的人工智能Ops工具和流程，以便模型能夠隨著時間的推移在生產中繼續準確地工作。產品經理和業務主管必須從一開始就參與其中，以便重新設計新的技術功能并決定如何應用這些技術來使客戶滿意。

盡管在過去幾年中，教育和工具有了顯著改善，但實際生產中運行的人工智能模型仍有很大的改進空間。因此，產品管理和用戶交互設計已成為人工智能成功的常見障礙。

這些問題可以通過動手教育來解決。在教室和會議廳外，來自企業組織各部門的專業人員必須獲得實際從事人工智能項目的經驗，了解他們可以做什么以及該技術如何推動您的業務發展。

2、全公司范圍內的合作與培訓

當然，人才是問題的一部分，但不僅需要數據科學人才。問題的根源通常在于業務和產品專業知識。與技術人才一樣重要，了解人工智能如何在產品中發揮作用以及如何將人工智能轉化為更好的客戶體驗和新收入同樣重要-而且責任不僅僅在于研發團隊。

例如，我們擁有可以像人類一樣準確地讀取X射線的算法，但是我們現在才剛開始將此功能集成到臨床工作流程中。如果不對醫生和護士進行如何使用這項技術以簡化其工作流程的培訓，則對他們或患者沒有任何價值。

能夠訓練和部署準確的人工智能模型并不能解決如何最有效地使用它們來幫助您的客戶的問題。為此，需要對所有企業組織學科進行培訓，包括銷售，營銷，產品，設計，法律，客戶成功，財務等方面，以了解該技術為何有用以及它將如何影響其工作職能。

做得好，新的支持人工智能的功能使產品團隊能夠完全重新考慮用戶體驗。

做得好，新的支持人工智能的功能使產品團隊能夠完全重新考慮用戶體驗。Netflix或Spotify將推薦添加為輔助功能與圍繞內容發現設計用戶界面之間的區別。這有很大的不同，但要實現這個目標還需要一個村莊。因此，由執行團隊帶頭的全公司范圍的收購對于人工智能成功至關重要。

3、適當的生產環境

并非所有生產環境都相同，因此并非所有結果都相同。了解基于企業組織擁有的人才、基礎設施和數據的人工智能項目的局限性，并從一開始就設定明確的期望非常重要。

例如，最近的一篇研究論文（針對ACM計算機系統人為因素會議（CHI）系列學術會議而完成）探索了一種新的深度學習模型，該模型用于從患者眼睛的圖像中檢測出糖尿病性視網膜病變。科學家們訓練了一種深度學習模型，從過去幾年的眼科檢查中的角膜照片中識別出患者的糖尿病性視網膜病變的早期階段。目的是減少失明，這種失明是未經治療的疾病癥狀。

該論文描述了在泰國農村地區的診所中使用相同準確有效的模型時發生的情況：用于為患者的眼睛拍攝圖像的機器并不像用于訓練模型的機器那樣復雜。如訓練有素的模型所假設的，所使用的檢查室并非完全黑暗。對于某些患者來說，放假一天來進行后續隨訪或進行其他檢查不是一個可行的選擇。首先，并不是所有的醫生和護士都接受過培訓，以解釋為什么需要這項新測試。

缺乏適當的基礎設施和醫院工作人員的凝聚力教育，加上對實際局限性的理解，是人工智能項目失敗的一個典型例子。

隨著教育趕上行業，人工智能人才缺口在未來幾年仍將是一個挑戰。但是與此同時，企業組織可以采取一些步驟來確保其人工智能項目取得成功。

僅僅訓練您的模型是不夠的，還需要訓練您的企業組織。花時間對您的業務的各個方面進行教育，以了解您為何要執行某個人工智能項目，該項目將如何影響他們的角色和客戶體驗以及期望是什么。
責任編輯：YYX