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人工智能（AI）在整個行業(yè)和基礎(chǔ)架構(gòu)中正在興起。越來越多的公司正在使用該技術(shù)，但許多公司都面臨挑戰(zhàn)。盡管有些是技術(shù)性的，有些是組織性的，但人為因素似乎是迄今為止最關(guān)鍵的障礙。因此，在實施基于AI的解決方案時，組織需要考慮這一障礙，并使用不同的方法來解決它，更多信息盡在振工鏈。

重要注意事項包括：

· 人工智能解決方案應(yīng)該超越核心自動化功能以支持其他任務(wù)

· 人工智能解決方案應(yīng)該能夠給利益相關(guān)者帶來明顯的好處

· 應(yīng)在最終用戶組織的正確級別引入AI解決方案

· 沒有“一刀切”的解決方案。需要個別方法

· 規(guī)模經(jīng)濟(jì)應(yīng)該解決組織和技術(shù)問題

人工智能的挑戰(zhàn)與障礙

俗話說：“預(yù)測是困難的，尤其是在涉及未來時。” 同樣，您也可以說“改變是困難的，尤其是當(dāng)它是新的時。” 在最近的一項調(diào)查中，ARC咨詢小組向調(diào)查參與者詢問他們在AI項目中用于機(jī)械應(yīng)用的障礙，包括阻礙采用的總體因素。我們在下面的兩個圖表中顯示了相關(guān)的調(diào)查問題并總結(jié)了迄今為止收到的相關(guān)答復(fù)。

圖表顯示，人為因素，可用數(shù)據(jù)以及相關(guān)的隱私和法律約束以及不明確的用例，都是機(jī)器應(yīng)用中AI的主要障礙和阻礙。

在最近（虛擬）ARC歐洲工業(yè)論壇的“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)”研討會上出現(xiàn)的另一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)涉及技術(shù)和算法的可擴(kuò)展性。 有趣的是，盡管在過去，AI實施通常是價值數(shù)百萬美元的IT項目，但情況不再如此，因此似乎不再將成本視為主要的阻礙因素。

先前針對客戶的ARC Insight專注于ARC歐洲論壇上的AI用例演示。在此報告中，我們將重點介紹相關(guān)的人員和可伸縮性問題。調(diào)查結(jié)束后，未來的報告將涵蓋數(shù)據(jù)問題，隱私和法律限制，更多信息盡在振工鏈。