如果你问十个不同的数据从业者来定义人工智能，你会得到十个不同的答案。就其最简单的形式而言，人工智能是一种识别复杂模式并对其做出反应的软件——但企业从这些模式中获取价值的方式可能千差万别。 

近年来，我们在医疗保健、制造、金融等领域看到了许多令人难以置信的人工智能应用。那么，为什么高达92% 的 AI 项目仍然未能产生商业成果？ 

人工智能在过去几十年中发生了显着发展，这使得企业比以往任何时候都更难清楚地理解和成功设计人工智能。继续阅读以了解有关当今公司面临的主要 AI 挑战以及如何解决这些挑战的更多信息。 

应对顶级 AI 挑战的四种解决方案 

尽管 AI 很复杂，但公司可以通过多种方式定位自己，以通过机器学习模型取得成功。这里主要介绍以下几点： 

1.培养数据和AI素养

在 2000 年代，公司最关注数字素养（想想：文字处理和电子表格）。在 2010 年代，各行各业将重点转移到数据素养上——我们能否获取数据并利用这些数据构建模型？今天，人工智能素养是首要考虑的问题。

根据《哈佛商业评论》，只有不到 25%的员工认为自己具备数据素养。数据素养被定义为评估、理解和利用数据的能力，是一种直接使个人能够使用机器学习模型等工具的技能。

通过教育研讨会或有洞察力的文章在您的组织内培养数据和 AI 素养，将显着提高 AI 采用率和员工对基于 AI 的计划的信任。  

2. 明确你的商业价值

借助 AI，定义和获取商业价值的途径通常并不明确。通常，公司会拥有正确的数据，设计出合适的模型，并确定模型可以达到的准确度水平，但团队不会考虑将根据模型做出决策的实际人或人组。这是我们看到高失败率的一个领域。

在制定AI 策略时，请务必考虑您的团队将如何解释和使用 AI 的建议。您的团队是否需要一个解释结果的仪表板？您还能如何确保您的团队信任并准确使用这些信息？ 

3. 理解 AI 的旅程是迭代的

人工智能战略和设计通常可以分为两个过程：

设计：您正在努力构建可以解决您的问题的统计上有效的模型。这个过程通常需要对数据进行试验，并根据揭示的约束条件重新定义需求。 

开发：您在哪里开发解决方案并将其转化为最终用户的手中。 

AI 设计最重要的阶段之一是构建弹性。您可能会遇到现实世界中的数据与用于构建模型的训练数据不匹配的情况。或者，您可能意识到决策者或其他最终用户对该模型的信任度不足以使用它。与忽视 AI 过程复杂性的公司相比，应对这些挑战以设计一个有弹性、值得信赖的模型将带来更高的成功率。 

4. 减少意外的偏见和风险

风险缓解和偏见预防 必须处于 AI 战略的最前沿，才能真正利用 AI 产生商业价值。让不同的人参与您的反馈循环，针对意外情况测试您的 AI，并了解您的解决方案中未检测到的偏见的成本。 

减少解决方案中负面偏见的可能性可以保护最终用户免受伤害，并在您的组织、您的解决方案和利益相关者之间培养更深层次的信任。 

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