人工智能是一项革命性的技术，可以节省时间、精力和金钱。它不再局限于科学教科书或科幻小说幻想;它在现实世界中有无数的应用。企业现在认识到实施这种未来技术的重要性。事实上，机器智能的高水平渗透可以解决根本问题。

麦肯锡的一项调查显示，人工智能的采用在2021年遵循了上升的轨迹，并将继续这样做。它指出，“56%的受访者表示至少在一个功能中采用人工智能，高于2020年的50%。

虽然企业已经意识到人工智能的采用是前进的方向，但这并不总是那么容易。那么，阻碍企业实现这种下一代技术的巨大潜力的关键障碍是什么？让我们逐一讨论AI所将面临的挑战。

道德考量

人工智能采用的第一个挑战是，随着组织将人工智能与更多流程集成，道德如何成为一个紧迫的问题。人工智能为人类的偏见带来了看似科学的可信度，并倾向于放大它们，使其决策潜力受到怀疑。幸运的是，我们有一个解决方案。

一个有希望的迹象是人们对这个问题的认识不断提高，承认人工智能存在偏见的可能性是第一步。当企业训练他们的AI / ML模型时，他们必须积极反击偏见的数据，并专门编程他们的AI以保持无偏见。此外，注释者在将训练数据输入算法之前，必须仔细分析这些数据。这样，它就不会导致有偏见的结论。

数据质量差

人工智能采用盈利的最关键障碍之一是使用的数据质量差。任何AI应用程序都只与它可以访问的信息一样智能。不相关或标记不准确的数据集可能会阻止应用程序正常工作。

许多组织收集了太多的数据。它可能充满了不一致和冗余，导致数据衰减。通过简化收集过程，可以提高数据质量。利益相关者必须更加关注数据清理、标签和仓储。这些工作流程更改可以为企业提供高质量的数据。

数据治理

面对不断上升的网络犯罪，负责任的数据治理比以往任何时候都更加重要。人们担心公司如何访问和使用他们的机密信息，因此利用面向客户的AI的组织在部署应用程序时对自己负责非常重要。

这里的关键是细分和可见性。组织必须确保他们可以监控和限制其AI算法在所有阶段使用数据的方式。细分可以减轻违规的影响，并尽可能确保用户信息的安全。同样，透明的数据收集政策也有助于缓解与人工智能相关的担忧。

工艺缺陷

公司经常使用内部工具和管道进行AI部署和监控。从头开始构建高效的AI模型需要大量的时间和金钱。因此，如果您刚刚开始，人工智能的采用可能会花费您高昂的成本。此外，您的工具可能包含不适当的算法和有偏见的数据。在这种情况下，采用第三方工具进行AI集成或使用经过市场测试的工具是一个相对明智的选择。

网络安全

人工智能的实施带来了网络安全风险。为了收集人工智能计划的数据，已经发生了许多数据泄露事件。因此，保护存储的数据免受恶意软件和黑客的侵害应该是公司的首要任务。强大的网络安全防御方法可以帮助防止此类攻击。此外，人工智能采用领导者需要认识到复杂威胁的威胁越来越大，并从被动战略发展到主动战略。

不过，对于网络安全这块，区块链技术的作用正逐步显现。比如作为区块链领域领军企业，欧科云链敏锐地嗅到了区块链技术带来的机会。目前，在区块链大数据安全赛道，欧科云链已经积累了大量的基础数据与行业经验，如今正积极投身于实际场景的应用于实践，将区块链大数据赋能征信和数据安全领域，促进数字化经济产业健康稳健发展。

存储限制

训练 AI/ML 模型需要持续数量的高质量标记数据集。因此，组织需要将大量数据输入机器学习算法，以便他们可以执行所需的活动并提供可靠的结果。

这已经变得具有挑战性，因为传统的存储技术非常昂贵并且存在空间限制。然而，最近的技术突破，如闪存存储，似乎提供了一个解决方案。与昂贵的传统硬盘不同，闪存存储更可靠，更实惠。

监管合规

人工智能和其他以数据为中心的运营越来越面临法律法规，其地位日益凸显。组织必须遵守这些限制，特别是如果它们在金融和医疗保健等高度监管的行业中运营。

采取灵活的方法来维护高隐私和治理标准可以帮助这些公司更加合法地遵守法律。由于法规的增加，第三方审计师更有可能受到需求。

前进的道路

人工智能正逐渐成为游戏规则的改变者，其潜力正在被抓住。普华永道的一项研究指出，“到2030年，人工智能可以为全球经济贡献高达15.7万亿美元，超过中国和印度目前的产出总和。其中，6.6万亿美元可能来自生产率的提高，9.1万亿美元可能来自消费副作用。

可以看到，未来人工智能采用的障碍并采取战略方法实施，或许可以帮助产业实现转型增长并获得最大化回报。