众所周知，近年来人工智能(AI)在商业中的重要性得到快速增长，以至于它现在已成为关键技术的流行语之一。

　　云计算和开源计划的兴起有助于促进引人注目的新兴技术的快速发展，这些技术现在已成为很多企业进行重大投资的主题。

　　例如，咨询机构德勤公司的技术干扰指数的调查表明，到2020年，85%的高级管理人员计划投资人工智能。而斯坦福大学的人工智能指数调查表明，自2000年以来，风险投资商对人工智能初创企业的年度投资水平增加了6倍，2010年以后的投资大幅加速。此外，调研机构Gartner公司预测，到2022年，人工智能计划产生的商业价值将达到3.9万亿美元，而2018年只有1.2万亿美元，所有这些都凸显了该技术背后的巨大潜力。

　　显然，人工智能的发展趋势并没有放缓的迹象。在一个日益被软件吞噬的世界里，人工智能现在提供了帮助企业成长、创新和为客户提供服务的新动力。

　　但是，尽管没有一个行业看起来是免疫的，但是人们很快意识到实施人工智能并不像简单地打开一个新工具那么容易。在企业开始获得回报之前，还有一些因素需要考虑。

　　发展并不是一帆风顺

　　研究表明，尽管进行了大肆宣传，实现基于人工智能的解决方案并不像企业希望的那么简单。从人工智能工具与现有产品和系统集成的困难，到对技术如何工作，以及对费用的关注缺乏了解，这些挑战都是广泛而复杂的。

　　例如，根据Databricks公司最近的一份调查报告，96%的组织遇到数据相关的问题，例如数据集不一致。而80%的组织表示数据科学家和数据工程师之间缺乏协作。还有就是计算能力的问题。人工智能系统通常使用大量的处理能力，随着数据量的不断增长以及为这些系统提供动力的算法变得更加复杂，这种处理能力将会增加，从而带来显著的可扩展性问题。

　　同样重要的是要记住，从实践的角度来看，技术仍处于相对初级阶段，并且正在迅速发展。人工智能已经被人们讨论了一段时间，但只有在最近几年才刚刚开始加快实际部署。

　　在实施阶段之前甚至可能出现挑战。IT团队和业务领导者要克服的最大人工智能障碍之一就是了解如何以解决实际业务问题，并最适合其组织特定需求的方式实施IT。企业必须考虑人工智能可能产生最大影响的地方，以及可以实现哪些特定流程的自动化和转型，而不是为了人工智能而推出人工智能。

　　这说起来容易做起来难。虽然人工智能实际上涉及每一个企业，但拥有将理论转化为切实的、有利可图的成果的知识和专业知识的人往往很难找到，并且非常昂贵。更重要的是，人工智能不仅仅指一种技术。它可以包含一系列的过程，包括机器学习、数据转换、模型创建、自然语言处理和深度学习等。因此，了解这些不同创新之间的差异以及它们如何适应企业的基础设施对于充分利用它们至关重要。

　　那么，企业可以做些什么来解决这些问题，并实现人工智能的潜力呢?

　　人工智能需要进一步发展.考虑到这些挑战，利用人工智能趋势归结为几个关键因素。首先，企业必须认识到部署后端基础设施和系统的重要性，这些基础设施和系统能够支持人工智能和机器学习中涉及的计算密集型任务。操作系统必须针对这些高级工作负载进行调整，从而使企业能够使用大量的数据集，大规模部署应用程序，并应对将要创建的复杂性。

　　其次，企业不能忽视人们的问题。启动和运行人工智能系统需要大量的时间、精力和专业知识，这些资源并非所有组织都可以使用。毕竟，人工智能系统的先进程度取决于编程人员。因此，如果无法获得正确的技能，那么当前的行业技能短缺就有可能阻碍企业的发展。这就是为什么企业与专业机构开展合作至关重要的原因。