发布日期：2025年1月26日 / 更新日期：2025年1月26日 – 作者：Konrad Wolfenstein
为什么企业发现使用人工智能如此困难——图片来源：Xpert.Digital
充分发挥人工智能的潜力：面向未来的企业战略
人工智能在商业领域的应用：挑战、解决方案和未来展望
近年来，人工智能（AI）的飞速发展为企业创造了众多机遇。人工智能可以自动化流程、分析数据、生成预测、辅助员工工作，并开辟全新的商业模式。尽管前景光明，许多企业仍然难以将人工智能应用有效地融入到日常运营中。通常，这些企业缺乏技术基础、必要的专业知识以及足够开放以适应相关变革的企业文化。此外，还存在法律和伦理方面的担忧，以及人工智能将如何长期影响就业和组织结构的不确定性。本文重点阐述了关键挑战，指出了帮助企业克服这些障碍的成功因素，并展望了人工智能在商业领域的未来发展前景。
1. 人工智能引入的主要障碍
技术复杂性和集成
人工智能系统通常基于复杂的机器学习算法，这需要强大的IT基础设施以及数据科学、软件开发和统计学等领域的专业知识。主要障碍通常在于如何调整甚至重构现有的数据库、ERP系统或其他软件解决方案。在许多情况下，企业甚至需要部署全新的平台或接口，以便人工智能模型能够访问必要的信息。
另一个挑战是合格专业人才短缺。尽管人们对数据科学、机器学习和人工智能的兴趣日益浓厚，但企业内部的需求往往超过了该领域专家的培训和发展机会。即使企业积极寻找优秀的人工智能专家，找到他们并成功地将他们融入组织也并非易事。一种方法是提供内部培训项目、为现有员工提供进阶培训或利用外部咨询服务。一些公司正在探索切实可行的创新方法，通过与大学或初创公司合作来弥补知识缺口。
数据安全和数据保护
人工智能应用通常需要大量数据，而根据具体应用场景，这些数据可能包含敏感信息或个人信息。这就对数据安全和隐私提出了更高的要求。企业必须采取技术、组织和法律措施，以确保个人数据不被滥用，并遵守所有相关的数据保护法规。例如，当人工智能系统用于预测、推荐或自动决策时，敏感数据被大规模收集和处理的可能性就会增加。
遵守法律法规和国际标准只是问题的一个方面。同样重要的是增强客户、合作伙伴和员工对人工智能解决方案的信任。在这方面，专业地处理数据质量和数据完整性至关重要。使用错误或篡改的数据训练的人工智能模型会产生不可靠，有时甚至有害的结果。因此，必须建立适当的安全协议，例如，防止未经授权的访问和数据篡改。即使是一次数据泄露也可能对公司的声誉造成永久性损害，并严重危及人工智能项目。
损害赔偿责任
在人工智能应用中，责任问题尤为重要。例如，如果人工智能控制的设备或系统造成损害，该如何处理？以自动驾驶汽车为例：如果它造成行人受伤或与其他道路使用者发生事故，公司或法院必须确定责任方是车主、软件开发商还是制造商。由于这是一个相对较新的领域，相关法律、规范和标准仍在逐步制定和完善，因此全球范围内的法律状况仍在不断发展变化。
此外，还会出现其他问题：如果人工智能系统出现故障，开发团队或公司是否需要详细解释决策过程？是否有义务披露人工智能算法，以便明确指出是流程中的哪个环节导致了错误？这些问题表明，人工智能行业不仅技术复杂，而且法律上也存在诸多不确定性。因此，企业应尽早应对潜在的法律责任风险，并密切关注人工智能领域的法律动态。
变革管理和文化接受度
人工智能技术的引入通常意味着公司工作流程和程序的根本性变革。员工必须适应新的工具、软件解决方案和工作方式。人们常常担心人工智能系统会完全取代人类工作，或者工作会受到更严格的监控。这会导致对变革的抵触情绪，尤其当员工无法理解新技术对公司和自身的意义和益处时。
勇于承认错误并从中吸取教训是应对人工智能的关键要素。算法并非一开始就能完美运行，它们通常需要反复训练和优化，才能提供可靠的结果。鼓励从错误中学习、提倡新想法和新实验的开放文化有助于提高员工对人工智能的接受度。此外，领导力也至关重要。如果高管团队或管理层最初对人工智能项目热情支持，但随后失去兴趣，可能会引起员工的不安。高层管理人员的持续参与和定期绩效评估有助于提高整个公司对人工智能的接受度。
成本和资源管理
人工智能项目成本可能非常高昂。不仅技术购置需要巨额资金，企业还需要合适的硬件基础设施（例如高性能服务器）、软件解决方案的许可，以及构建数据平台。此外，相当一部分预算可能还需要用于员工培训或与外部人工智能专家的合作。
同时，成功实施的人工智能解决方案通常能带来显著的附加值。它们可以提高生产力、加快工作流程，并从长远来看降低运营成本。因此，在考虑成本效益比时，定义可衡量的目标和关键绩效指标 (KPI) 至关重要。企业不仅应该关注人工智能能创造哪些具体的附加值，还应该关注投资何时能够收回成本。在某些情况下，初期采用标准化的人工智能解决方案或云服务可能比委托开发昂贵的定制解决方案更具经济优势。然而，在其他情况下，定制编程的人工智能——例如，针对高度专业化的工业应用——可能是最佳解决方案。
伦理和法律挑战
人工智能系统可以自动做出决策，或者至少可以对决策产生重大影响。这就要求我们有责任审查这些系统的公平性、透明度和非歧视性。如果人工智能模型使用带有偏见的数据集进行训练，它们可能会系统性地使某些人处于不利地位，或者得出错误的结论。在此背景下，围绕监控、面部识别、情绪识别以及侵犯隐私等伦理问题也日益凸显。
在许多国家，政府、协会和专家小组正在讨论相关法规，以确保人工智能保持可信赖性并造福人类。越来越多的公司正在制定自身的人工智能伦理准则，以树立负责任的形象，并避免因歧视性或不透明的人工智能实践而引发的潜在丑闻。这场持续不断的讨论表明，该问题不仅具有技术意义，而且具有社会和政治意义。
2. 人工智能成功实施的关键因素
尽管存在上述障碍，但许多公司已成功地将人工智能应用于其流程和产品中。他们的经验为其他组织提供了宝贵的借鉴。
明确的目标和策略
明确目标是任何成功的AI项目的起点。企业应该事先明确自身希望借助AI解决哪些具体问题或挑战。如果AI项目缺乏清晰的应用场景，则可能面临收益不明确或难以衡量的风险。
人工智能战略也应融入企业整体战略。这需要对人工智能如何促进创新、催生新产品或提升业务流程效率达成共识。这种融合能够确保相关业务部门参与规划，并确保长期获得必要的资源。
数据管理和质量
数据质量是人工智能性能的关键因素。要有效运用机器学习，需要庞大且至关重要的干净数据集。即使收集相关数据也可能十分复杂，尤其是在不同部门或子公司将信息存储在相互隔离的系统中时。
专业的数据管理包括数据准备和清洗。数据质量差会导致预测不准确、洞察错误，甚至造成经济损失。因此，许多公司都会投资于数据基础设施、数据集成和数据治理。一个所有部门都使用的中央数据平台，不仅能够提升协作效率，还能确保整个组织对数据的一致理解。
跨学科团队和敏捷方法
人工智能项目很少仅仅是IT部门的职责。成功需要来自不同领域的专业人士通力合作：数据科学家、软件开发人员、相关业务部门的专家、用户体验设计师、项目经理，以及通常还需要律师或伦理专家。将这些不同角色联系起来，有助于更全面地了解问题，并激发创造性地寻找解决方案。
敏捷工作方法，例如 Scrum 或 Kanban，尤其适用于人工智能项目，因为人工智能项目通常以迭代的方式进行。模型需要经过训练、测试、调整和重新训练——这个循环会频繁重复。而预先详细定义每个步骤的僵化项目计划则不太合适。迭代阶段和定期反馈确保了错误能够及早发现并纠正。此外，新的见解也可以持续地融入到项目中。
持续监测和适应
人工智能模型并非永远都能保持准确高效。如果环境发生变化，例如由于新的数据源、不同的客户需求或市场状况的改变，则可能需要对模型进行调整或重新训练。因此，建议公司内部建立相关流程，以便持续监控人工智能系统及其性能。
此类流程可以包含有意义的关键绩效指标 (KPI)，用于衡量人工智能实施的成功程度。如果检测到偏差，团队必须迅速做出反应。这确保人工智能解决方案保持最新状态并具有实际应用价值。此外，监控是质量保证的基本方面，可以防止错误决策或系统性偏差，这些偏差可能要过一段时间才会显现出来。
培训和继续教育
一项新技术只有在员工被赋予使用权的情况下才能在组织中成功扎根。这不仅适用于需要了解人工智能战略重要性的管理者，也适用于相关部门的专家。根据具体应用场景，有些员工只需要了解人工智能的基本原理，而另一些员工则需要接受特定算法、编程语言或机器学习方法的强化培训。
合适的培训和发展计划不仅能提高新工具和流程的应用效率，还能增强人们对它们的接受度。那些有机会提升技能、学习新知识的人，更有可能将技术视为机遇而非威胁。从公司的角度来看，投资此类计划是值得的，因为它能培养内部专业人才，而这对于未来的创新项目或复杂的人工智能计划至关重要。
火柴：
3. 人工智能成功应用案例
通过一些知名公司的案例，我们可以了解人工智能的应用范围有多么广泛：
- 亚马逊：这家公司广泛运用人工智能，例如用于个性化产品推荐或优化供应链。人工智能驱动的图像和视频分析也发挥着重要作用。
- 元平台：这类平台利用推荐系统和算法来检测不良内容。其目标是在向用户展示相关帖子的同时，遏制有害内容的传播。
- 特斯拉：在汽车领域，特斯拉利用人工智能实现自动驾驶。其车辆的摄像头和传感器数据会被持续分析，以便系统能够学习并最终变得更加安全。
- 这家新兴公司在金融领域利用人工智能算法评估借款人的信用度，旨在做出更精准的信贷决策并加快贷款申请流程。
- 万事达卡：人工智能应用在此被应用于客户服务和欺诈预防等领域。这些算法有助于检测异常交易并快速启动纠正措施。
这些例子表明，人工智能绝非科技巨头的专属领域，它也已成功应用于金融保险、工业以及其他众多行业。其共同点在于：明确的目标定义、卓越的数据管理以及鼓励尝试新技术的企业文化。
4. 人工智能项目类型
对于企业而言，成功实施人工智能的关键在于对不同类型的人工智能有基本的了解。通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能专注于处理明确定义的任务，而强人工智能则旨在最终复制人类智能的全部功能。目前，强人工智能仅存在于理论和研究中，而弱人工智能已在许多实际应用中得到应用。
弱人工智能
弱人工智能指的是专门为解决特定问题而设计的应用。例如，聊天机器人、图像识别软件、推荐算法和语音助手。这些人工智能系统在其分配的任务范围内可以取得令人瞩目的成果——例如，识别图像中的物体或理解口语。然而，它们在应用范围之外却无法发挥类似的作用。目前商业环境中大多数解决方案都属于这一类。
强大的人工智能
强人工智能旨在发展出类似人类的通用理解能力，以及独立学习和解决问题的能力。目前，它还只存在于研究人员和科幻作家的想象中，但围绕其潜在发展的讨论正在日益增多。一些专家推测，未来某一天将会出现一种能够自主改进并在许多认知能力上超越人类的人工智能。然而，这种情况是否会发生，以及何时发生，仍然是一个悬而未决的问题。
按功能分类
有时人工智能也根据其工作原理进行分类：
- 反应式机器：它们只对直接输入做出反应，不存储记忆。
- 存储容量有限的系统：它们利用历史数据来推断未来的决策。例如，自动驾驶汽车可以存储交通和传感器数据，并从中得出结论。
- 心智理论：指的是理解和回应人类情感和意图的能力。这类系统目前尚未投入实际应用，但仍是研究的重点。
- 自我意识：在这种情况下，人工智能将发展出自己的意识。但这目前也纯粹是理论上的设想。
5. 员工对人工智能的担忧
对新技术的怀疑态度并非人工智能领域独有，但在人工智能领域，这种疑虑有时尤为明显。一些典型的担忧包括：
失业
许多人担心自动化会危及他们的工作。这种担忧在制造业或服务业尤为普遍，因为这些行业以重复性工作为主。虽然人工智能确实可以取代重复性工作，但在许多情况下，它也催生了新的岗位需求，例如人工智能系统的支持、维护和进一步开发，或担任顾问等职位。
工作方法的改变
人工智能可以改变流程。某些步骤会变得过时，自动化分析可以加快决策速度，新的工具可以辅助日常工作。这通常会导致工作内容的转变，从而带来不确定性和压力。许多员工最初并不清楚自己能从人工智能中获得哪些具体好处，以及人工智能如何提高效率。
数据保护和监控
同样值得关注的是潜在的隐私侵犯问题。人工智能工具可以收集员工的行为、绩效和沟通模式等数据。这引发了人们的担忧，即管理层可能会加强对员工的控制，或者敏感信息可能会落入不法分子之手。因此，透明的规则和开放的沟通文化对于避免误解尤为重要。
处理相关问题
企业应认真对待员工的担忧，倾听他们的意见，并与他们共同寻找解决方案。这可以通过定期举办信息交流会、研讨会或培训来实现。此外，强调人工智能如何辅助而非取代人类工作也至关重要。那些理解人工智能能够为创造性或更具挑战性的任务创造新机遇的人，更有可能支持这项技术的应用。清晰的数据保护政策，保障个人数据安全，也有助于增强信任。
6. 人工智能的伦理影响
除了技术和经济问题之外，人工智能在商业和社会中的应用还引发了一系列伦理问题。
歪曲和歧视
人工智能系统基于数据做出决策。如果训练数据存在偏差或反映了社会不平等，人工智能系统可能会在不知不觉中重现这些偏差。例如，如果人工智能系统基于历史数据认为某些具有特定特征的求职者不太合适，那么这些求职者就可能系统性地处于不利地位。因此，企业必须重视算法的训练方式，以防止无意识的歧视。
透明度和问责制
即使人工智能模型取得了卓越的成果，问题依然存在：它是如何做到的？在复杂的神经网络中，决策过程往往无法直接追踪。企业和监管机构越来越要求提高透明度，以便客户、用户或受影响者能够了解人工智能是如何得出结果的。此外，至关重要的是，一旦出现损害或错误决策，必须能够确定责任人。
数据保护和隐私
分析个人数据的AI系统处于创新与隐私的交汇点。不同类型数据的融合以及计算能力的不断提升，使得创建详细的个人画像成为可能。这固然能够提供有意义的个性化服务，但也存在被监视和滥用的风险。因此，负责任的公司会制定伦理原则，明确规定数据的使用范围和界限。
社会操纵
人工智能不仅可以处理数据，还可以生成内容。这带来了虚假信息和操纵的风险。例如，人工智能可以被用来创建和传播极具欺骗性的图像、视频或新闻报道。当企业的算法可能助长虚假信息的传播时，企业的社会责任就相应增加。这就需要完善的审查流程、标签标注和内部控制机制。
人工智能生成内容的准确性和所有权
人工智能工具在文本、图像或其他内容创作中的应用日益广泛，引发了人们对内容质量和版权的担忧。如果人工智能生成的内容存在错误或侵犯了他人的知识产权，责任该由谁承担？一些公司已经经历过事后不得不更正人工智能生成的文章或报告的困境。谨慎的审核、完善的审核流程以及清晰的版权规则有助于避免法律纠纷。
技术奇点
目前正在讨论的一个长期情景是人工智能在许多领域超越人类的临界点。这个所谓的“技术奇点”引发了根本性的伦理问题：我们应该如何应对能够独立学习和行动的人工智能？我们如何确保它尊重人类价值观和基本权利？虽然如此强大的人工智能目前尚未成为现实，但围绕它的讨论提高了人们对控制和问责等关键原则的认识。
应对伦理挑战
使用人工智能技术的公司可以建立自己的伦理委员会或制定相关准则。例如，必须制定清晰的数据收集、算法开发和测试流程。透明的文档记录和定期审计有助于提升公众对这项技术的信任度。此外，企业还应积极与社会各界对话，例如通过与利益相关者讨论或举办公共信息活动，及早发现并解决相关问题。
7. 人工智能的未来
人工智能正在不断发展，未来几年很可能会更加深入地融入我们的日常生活和工作场所。一些趋势已经显现：
- 多模态人工智能：未来的人工智能系统将越来越多地同时处理来自各种来源和不同格式的数据，例如文本、图像、视频和音频。这将使更全面的分析和更复杂的应用成为可能。
- 人工智能民主化：人工智能工具和平台的使用越来越便捷，使得预算有限的小型公司和部门也能使用它们，而无需组建庞大的开发团队。低代码或无代码解决方案正在加速这一趋势。
- 开放式小型模型：尽管大型专有人工智能模型目前占据主导地位，但在某些领域，小型化、高效化以及开放式模型正成为一种趋势。这使得更多组织能够参与人工智能的开发并构建自己的解决方案。
- 自动化和机器人技术：自动驾驶汽车、无人机和机器人正变得越来越强大。一旦克服了技术障碍（例如安全性、可靠性），它们在物流、生产和服务等领域的应用可能会迅速增长。
- 监管：随着人工智能重要性的日益提升，对法律框架的呼声也越来越高。未来的法律和标准将更加有力地指导人工智能的开发和应用，以确保安全、数据保护和消费者权益保护等方面的权益。
对经济的影响
人工智能的经济重要性在未来几年可能会进一步提升。自动化将为许多行业树立新的标准，而那些能够及早成功适应人工智能的公司将获得明显的竞争优势。与此同时，新兴的商业领域正在涌现，初创企业和成熟公司都可以在这些领域开发创新应用。尤其是在数据分析、医疗保健、交通管理和金融领域，人工智能蕴藏着巨大的潜力。
然而，这也意味着必须高度重视劳动力的继续教育和再培训。虽然日常工作可能会减少，但对数据分析、人工智能开发以及自动化流程管理等领域技能型人才的需求却在不断增长。因此，政府、教育机构和企业必须携手合作，确保这一转型过程对社会负责。
通用人工智能（AGI）
尽管强人工智能或通用人工智能（AGI）目前仍处于发展阶段，但各种预测不断涌现，并不排除这项技术在未来几十年内出现的可能性。AGI 将能够独立学习、适应新环境，并以与人类类似的能力解决各种任务。这一切何时发生、如何发生以及是否会发生，目前仍是未知数。然而，显而易见的是，这样的发展将对经济、政治和社会产生深远的影响。因此，现在就开始思考相关的伦理和监管准则就显得尤为重要。
适合：
从技术到变革：人工智能为何不仅仅是一种趋势
企业应用人工智能并非短期趋势，也并非单纯的技术问题。相反，它是一个影响组织各个层面的全面转型过程——从高管层到一线员工。企业面临诸多挑战：技术的复杂性要求企业拥有坚实的IT基础设施和专业技术。数据安全和隐私对负责管理敏感信息的人员提出了更高的要求。此外，流程自动化也引发了责任问题，例如，如果自主系统造成损害。
变革管理至关重要。员工需要了解人工智能带来的新机遇和局限性，以消除他们的恐惧和疑虑。透明的流程、开放的沟通和有针对性的培训计划必不可少，这样员工才能将人工智能视为机遇。如果成功，企业就能显著提高生产力、降低成本并开拓新市场。
然而，尽管人们对人工智能的技术潜力充满热情，但至关重要的是，我们不能忘记人工智能也引发了诸多伦理问题。歧视风险、缺乏透明度、数据保护、监控以及虚假信息传播的危险等问题，只有通过明确的指导方针和负责任的行动才能解决。因此，成功实施人工智能的公司依赖于一种平衡的战略，该战略涵盖技术专长、有针对性的数据管理、文化变革和伦理意识。
未来，人工智能的重要性将持续提升，无论是在多模态应用、用户友好型平台，还是在机器人和自主系统的日益普及方面。这就要求社会各界持续开展教育和培训，以弥合技能差距，并积极推动这一变革。同时，建立保障安全、数据保护和公平竞争的法律和社会框架也将变得至关重要。
那些及早认识到人工智能战略重要性的公司，有望在未来几年成为这场技术变革的赢家。然而，仅仅购买人工智能技术或启动试点项目是远远不够的。企业需要制定一套深思熟虑的方案，将技术、人员、组织和伦理等各个方面同等重视。如果方案成功，人工智能将成为创新和价值创造的强大引擎，不仅能够催生新的产品和服务，还能为可持续地变革工作模式、释放人类潜能提供契机。
“如果人工智能能够造福人类，并且社会风险能够得到负责任的应对，它将成为真正推动增长和进步的引擎。”这种观点表明，人工智能远不止是一种技术工具。它可以成为变革的缩影，使企业更加敏捷和创新，其影响遍及生活的方方面面。因此，企业不应被最初的障碍所吓倒，而应以勇气、专业知识和责任感踏上人工智能之路。
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