实施人工智能时应对人为因素

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人工智能（AI）在整个行业和基础架构中正在兴起。越来越多的公司正在使用该技术，但许多公司都面临挑战。尽管有些是技术性的，有些是组织性的，但人为因素似乎是迄今为止最关键的障碍。因此，在实施基于AI的解决方案时，组织需要考虑这一障碍，并使用不同的方法来解决它，更多信息尽在振工链。  
重要注意事项包括：
人工智能解决方案应该超越核心自动化功能以支持其他任务
人工智能解决方案应该能够给利益相关者带来明显的好处
应在最终用户组织的正确级别引入AI解决方案
没有“一刀切”的解决方案。需要个别方法
规模经济应该解决组织和技术问题
人工智能的挑战与障碍
俗话说：“预测是困难的，尤其是在涉及未来时。” 同样，您也可以说“改变是困难的，尤其是当它是新的时。” 在最近的一项调查中，ARC咨询小组向调查参与者询问他们在AI项目中用于机械应用的障碍，包括阻碍采用的总体因素。我们在下面的两个图表中显示了相关的调查问题并总结了迄今为止收到的相关答复。 

图表显示，人为因素，可用数据以及相关的隐私和法律约束以及不明确的用例，都是机器应用中AI的主要障碍和阻碍。
在最近（虚拟）ARC欧洲工业论坛的“人工智能和机器学习”研讨会上出现的另一个关键挑战涉及技术和算法的可扩展性。  有趣的是，尽管在过去，AI实施通常是价值数百万美元的IT项目，但情况不再如此，因此似乎不再将成本视为主要的阻碍因素。
先前针对客户的ARC Insight专注于ARC欧洲论坛上的AI用例演示。在此报告中，我们将重点介绍相关的人员和可伸缩性问题。调查结束后，未来的报告将涵盖数据问题，隐私和法律限制，更多信息尽在振工链。