人工智能已經(jīng)成為開展業(yè)務的日常工作，不投資技術的公司可能會失去急需的生產(chǎn)力和利潤增長。但是，實施AI可能會有問題，從與遺留系統(tǒng)的沖突到團隊成員的抵制。

幸運的是，已經(jīng)通過實施新技術的經(jīng)驗的業(yè)務領導者具有寶貴的見解，可以幫助您順利過渡。下面，青年企業(yè)家委員會的八名成員分享了成功實施人工智能的一些最常見障礙以及克服這些障礙的策略。

人工智能在轉變業(yè)務中的作用不容忽視。盡管如此，大多數(shù)人還是不能很快適應環(huán)境的變化。理想情況下，任何類型的改進技術系統(tǒng)的順利實施都應與用戶一起就其工作過程，局限性，優(yōu)勢和維護要求進行教育。大多數(shù)人不像應該那樣熟悉新興技術，這會大大增加風險和錯誤裕度，這可能會使系統(tǒng)失效，最終使公司承擔責任。因此，我認為有必要在安裝新系統(tǒng)之前，對相關的隊友進行定向和必要的教育，以在不影響效率的前提下最大化長期效率。-阿比爾·拉扎(Abeer Raza)，TekRevol

在構建機器學習或深度學習模型時遇到的最普遍的問題之一是有問題的數(shù)據(jù)-更廣泛地說，缺少數(shù)據(jù)，缺少正確的數(shù)據(jù)，不干凈的數(shù)據(jù)，不完整的數(shù)據(jù)，有偏見的數(shù)據(jù)，噪聲比算法通常需要大量數(shù)據(jù)才能正確訓練，并且對次優(yōu)和/或不足的數(shù)據(jù)集特別敏感。無論是交易，客戶，產(chǎn)品，財務，主數(shù)據(jù)，結構化，非結構化，文本，圖像等，數(shù)據(jù)都必須格式正確，并代表要建模的問題或機會域。確保數(shù)據(jù)兼容性和實用性的最佳方法是在組織內部采用全面的數(shù)據(jù)治理策略。-蘇珊·雷布納(Susan Rebner)，Cyleron，Inc.

人工智能需要數(shù)據(jù)才能有效。由于AI是一種數(shù)據(jù)驅動技術，因此它需要持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)流才能啟動并保持有效運行。大多數(shù)企業(yè)收集大量數(shù)據(jù)。但是，這實際上是關于收集正確的數(shù)據(jù)以使AI技術盡可能有效?？梢酝ㄟ^在企業(yè)中實施AI之前進行大量研究來克服這一問題。確定您的計算機將需要什么數(shù)據(jù)來解決當前的問題，并開始建立此特定內容的存儲庫。這樣，當出現(xiàn)問題時，您將處于領先地位，并且可以快速使用AI的實施從一開始就有效地解決問題。-賈里德·韋茨，美國資金來源公司