人工智能是企业实现流程自动化，降低运营成本和促进创新的重要手段。尽管AI支持的活动对企业业务有正面作用，但技术的成熟却不会在依照一朝一夕间发生。 首先，企业需要全面了解自身的业务目标，技术需求以及AI将对客户和员工带来的影响。其中，企业员工关于采用人工智能所产生的挑战或担忧，是公司最应该着手解决的问题。

成功运用人工智能的意义远非企业进行全循环数字化转型的最终目标，而能够实现自动化和提高生产率才是最想达到的未来，虽然员工可能会对人工智能将威胁人类工作的前景而产生担忧，但实际上他们的生产效率可能会上升，因为他们将拥有更多时间可以用于由生产价值驱动的业务活动。无论是从角色还是业务单元出发，AI、自动化和机器学习都在改变工作的执行方式。

企业必须直面关于人工智能日益普及的事实。首先，管理人员就需要考虑在以下五个方面为企业的进步和数字化改造加大对AI的投资。

传统的基础设施

“吐故纳新”是对于那些正在评估他们的基础设施是否能够支持当今业务的领导者的最好建议。支持企业的业务活动需要采集大量的数据，因此，基础设施必须是灵活和可伸缩的。像软件定义的基础设施(SDIs)这样的传统结构并不一定是最好的选择，尽管SDIs足够灵活，但其结构受到源代码和编写脚本的管理员限制。近一步复杂的人工智能算法和智能系统需要更智能的结构，比如AI定义的基础设施(ADIs)和基于云计算的网络，这些设备都可以根据业务需求进行快速扩展。

此外，虽然神经网络已经存在了几十年，但只有在合理的成本下才具备大量的计算能力，这反过来又增加了这些网络的层数。每一层都增加了更多的智能，但同时也消耗了巨大的计算能力，而计算能力的代价非常昂贵。

技能差距

AI是在工作场所产生的对新技能的需求。然而，目前存在着大量的人才短缺，这些人才拥有正确构建、使用AI并在其组织内维护这些技术的知识和能力。正因为缺乏受过良好训练的能够建立和指导公司人工智能和数字转型的专业人士，这明显阻碍了技术的进步，并成为了目前企业的转型主要障碍。

为了解决这个问题，企业应该向内看，加强在职培训和员工重新学习技能。例如，LinkedIn只是宣布它计划培训所有的工程师使用基本AI。为AI发展储备合适的人才，员工才能专注于其他重要活动和提高生产力，才能创造更大的投资回报率。如果一个企业的数字化转型目标是让人工智能成为商业的加速器，那么它就需要成为人们的放大器，让每个人都能够获得发现问题的基本知识和技能，并消除先进技术的精英主义，最终提高生产率和投资回报率。

伦理困境

虽然人工智能还处于早期阶段，但伦理方面的担忧一直存在。当AI在商业和日常生活中变得更加突出的时候，AI的支持者和反对者都不约而同的把注意力集中在了谁赢谁输上。最近的一项研究试图更好地理解人工智能和自动化技术是如何推动各行各业的全周期数字化转型的，其中，有62%的企业认为，由AI驱动的企业数字化转型需要更加严格的道德标准。

企业制定指导方针和规则是非常重要的。一个具有领导力的伦理框架将确保产品和服务、流程以及员工在如何被采用、使用和扩大的过程中得到合适的待遇。有了道德标准或制度，就算人工智能被添加到企业环境中去，也能确保诸如失业、偏见和不平等等问题被仔细审查。

数据的丰富性和可用性

由于人工智能算法无法正确执行而导致的不能访问数据的问题。可用的数据越多，人工智能就越准确、有效。随着系统的发展和网络、设备以及过程之间更多连接的出现，已经能够访问大量结构化和非结构化数据。

在部署人工智能之前，IT团队和数据科学家应该收集，清理并标记用于机器学习算法的数据集，以提取AI来改进应用程序。考虑到 80%的组织数据都是非结构化的，因此对大量的数据进行筛选过滤绝非易事。一个企业需要更好地整理其数据，以求更快地提高数据的准确性和使用范围。随着时间的推移，人工智能和机器学习将变得更加智能化，能够快速对数据进行分析，并发现可能对企业业务产生积极影响的部分。

预算问题

有效地部署人工智能需要花费大量的时间、资源和预算。虽然人工智能在长期削减成本，但通常在一开始就需要大量投资。各种规模的公司都纷纷投入了大量资金，从数万亿美元到数十万美元不等。然而，使用非结构化数据运行大量项目就可能会使您的损失高达50万美元，因此成本是昂贵的。

尚未为人工智能分配预算的企业应该通过手动审计组织来简化流程并释放员工带宽。这使得决策者能够清楚地看到哪些系统没有得到有效利用，哪些领域可以从技术上受益。

商业的未来需要人工智能，而人工智能也是创新的未来。虽然有些公司已经采用了人工智能应用程序，但仍然存在部分公司滞后，考虑到企业在这一过程中面临的挑战，这些都是可以理解的。然而，一旦这些障碍被克服，企业最终将看到人工智能彻底改变企业，改善流程，并在未来几年提高员工生产力。