企业采用人工智能面临挑战，但解决方案正在涌现。

人工智能（AI）多年来一直是商业界的热门词汇，并被寄予厚望，有望带来变革性效益。然而，研究表明，许多公司难以充分发挥其潜力。根据 《数据成熟度指数》 ，高达87%的数据负责人表示其组织内部对人工智能的使用有限，只有5%的组织达到了较高的人工智能成熟度。尽管面临这些挑战，但前景依然光明，因为专家们正在提供解决方案，以克服人工智能的惰性。

人工智能应用现状

近年来，人工智能已成为 企业运营的颠覆性技术。其在自动化、数据分析和决策方面的潜力引起了广泛关注。然而，实际情况却并非如此。根据卡拉瑟斯和杰克逊的数据成熟度指数，高达87%的数据负责人表示，人工智能在其组织中要么很少使用，要么根本没有使用。 

这种普遍存在的问题被称为“人工智能引发的瘫痪”。它源于企业在论证人工智能的合理性、管理人工智能以及将其整合到自身运营中时所面临的挑战。对于大多数企业而言，实现高水平的人工智能成熟度、建立人工智能部门或实施清晰的人工智能流程仍然是一个遥远的目标。.

寻找目标

Carruthers and Jackson 首席执行官 Caroline Carruthers 为希望摆脱人工智能惯性的组织提出了前进方向。她强调了四个关键优先事项：

1. 从目标出发

卡拉瑟斯强调，进军人工智能领域必须拥有清晰的目标。企业应该dent自身旨在解决的具体问题、希望抓住的机遇以及人工智能吸引他们的地方。否则，他们就可能漫无目的地摸索前行。.

2. 注重目标结果

卡拉瑟斯建议，与其试图应对宏大的挑战，不如从较小、可控的问题入手。通过专注于自身目标中能够发挥作用的最小部分，企业可以为未来的成功铺平道路。.

3. 庆祝成功

人工智能普及的一大障碍是数据专业人员不愿宣传他们的成就。卡拉瑟斯鼓励企业改变这种现状。他们应该积极在公司内部推广人工智能项目的积极成果，并邀请其他人加入其中。.

4. 用数据证明观点

为了获得更多人对人工智能的认可，企业必须提供切实的成功案例。卡拉瑟斯倡导 展示人工智能项目的成果，证明其有效性和价值。这种数据驱动的方法有助于为扩大人工智能项目规模提供充分的理由。

人工智能应用面临的挑战

两大障碍正在减缓人工智能在组织中的广泛应用：

1. 人口问题

人工智能应用面临的最大挑战之一是让各级员工都认识到它的价值。许多人将人工智能与工作岗位流失联系起来，担心它会对劳动力市场造成冲击。即使面对人工智能技术的飞速发展，克服这种根深蒂固的抵触情绪也绝非易事。.

2. 监管困境

监管方面的担忧也是企业迟迟不愿全面拥抱人工智能的重要原因。卡拉瑟斯和杰克逊的研究表明，企业高管对数据伦理以及潜在的、尚未defi的数据法律法规感到担忧，这是不争的事实。这种监管方面的不确定性导致许多公司采取观望态度，推迟全面应用人工智能。.

打好基础

研究结果强调了为人工智能应用奠定tron基础的必要性。健全的数据战略和数据治理框架是理解人工智能应用的影响和益处的关键要素。.

尽管面临诸多挑战，一些组织在为采用人工智能做好准备方面正取得长足进步。宾利汽车首席数据官安迪·摩尔就是其中的佼佼者。他制定了一项以四大核心支柱为基础的企业级数据战略：

1. 治理

清晰的治理框架确保数据得到有效管理，为人工智能计划奠定基础。.

2. 数据云

Bentley 的技术栈，即数据云，为人工智能的实施提供了必要的基础设施。.

3.数据道场

公司内部的数据素养培训项目“数据道场”旨在为员工提供驾驭人工智能领域所需的技能。.

4. 赋能

赋能侧重于促进数据团队与业务其他部门之间的协作，确保人工智能的无缝集成。

平衡预期

摩尔承认人们对人工智能充满热情，但他强调设定切合实际的预期至关重要。他明白，在全面投入人工智能项目之前，必须先打下tron的基础。.

尽管人工智能的应用面临诸多挑战，但企业可以通过聚焦目标、设定具体目标、庆祝成功以及展示数据驱动的证据来克服惰性。解决“人员问题”并应对不确定的监管环境至关重要。通过数据战略和治理构建tron基础至关重要。取得进展是可能的，宾利汽车等公司就是一个例证，它们在保持平衡策略的同时，为人工智能的整合铺平了道路。对许多企业而言，人工智能可能仍处于起步阶段，但只要目标明确、战略规划到位，企业就能释放其变革潜力。.