實施人工智能時應對人為因素

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人工智能（AI）在整個行業和基礎架構中正在興起。越來越多的公司正在使用該技術，但許多公司都面臨挑戰。儘管有些是技術性的，有些是組織性的，但人為因素似乎是迄今為止最關鍵的障礙。因此，在實施基於AI的解決方案時，組織需要考慮這一障礙，並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該超越核心自動化功能以支持其他任務

· 人工智能解決方案應該能夠給利益相關者帶來明顯的好處

· 應在最終用户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

· 規模經濟應該解決組織和技術問題

人工智能的挑戰與障礙

俗話説：“預測是困難的，尤其是在涉及未來時。” 同樣，您也可以説“改變是困難的，尤其是當它是新的時。” 在最近的一項調查中，ARC諮詢小組向調查參與者詢問他們在AI項目中用於機械應用的障礙，包括阻礙採用的總體因素。我們在下面的兩個圖表中顯示了相關的調查問題並總結了迄今為止收到的相關答覆。 

圖表顯示，人為因素，可用數據以及相關的隱私和法律約束以及不明確的用例，都是機器應用中AI的主要障礙和阻礙。

在最近（虛擬）ARC歐洲工業論壇的“人工智能和機器學習”研討會上出現的另一個關鍵挑戰涉及技術和算法的可擴展性。  有趣的是，儘管在過去，AI實施通常是價值數百萬美元的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。

先前針對客户的ARC Insight專注於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的人員和可伸縮性問題。調查結束後，未來的報告將涵蓋數據問題，隱私和法律限制，更多信息盡在振工鏈。