发表于：2025年1月26日 /更新：2025年1月26日 - 作者： Konrad Wolfenstein
为什么公司很难使用AI-图片：XPERT.DIGITAL
使用AI潜力：明天公司的策略
公司中的AI：挑战，解决方案和未来的前景
近年来，人工智能（AI）的快速发展为公司创造了各种机会和机会。除其他外，AI可以自动化流程，分析数据，创建预测，支持员工并打开全新的业务模型。尽管有这些有希望的观点，但许多公司仍然发现很难将AI应用程序盈利地集成到其运营流程中。技术基础通常是缺少的，必要的专业知识和企业文化足以适应相关的变化。此外，从长远来看，AI将如何影响工作和组织结构，存在法律和道德问题。本文阐明了核心挑战，利用了公司如何克服这些障碍的成功因素，并赋予经济中AI未来的前景。
1。引入AI的最重要障碍
技术复杂性和整合
AI系统通常基于机器学习的复杂算法，这些算法需要强大的IT基础架构以及在数据科学，软件开发和统计等领域中非常具体的知识。大障碍通常是为了调整现有数据库，ERP系统或其他软件解决方案，并在必要时进行重组。在许多情况下，公司甚至必须实施全新的平台或接口，以便AI模型可以访问必要的信息。
另一个困难是缺乏合格的专家。对数据科学，机器学习和人工智能的兴趣增加，但是公司的需求通常比该领域专家的培训和进一步发展机会的速度更快。即使公司在劳动力市场上环顾四周，找到才华横溢的AI专家并成功地将其整合到公司并不总是那么容易。一种解决方案是提供自己的培训计划，进一步验证现有员工或使用外部建议。一些公司正在通过与大学或初创企业的合作来寻求实用，创新的方法，以缩小其知识的差距。
数据安全和数据保护
AI应用程序通常需要大量数据，这些数据可能取决于应用程序。这对数据安全和数据保护提出了很高的要求。公司必须采取技术，组织和法律措施，以确保不使用个人数据，并观察到所有相关的数据保护要求。如果AI系统用于预测，建议或自动决定，例如，汇总敏感数据并在很大程度上进行处理的可能性。
遵守法律要求和国际规范只是奖牌的一方面。加强AI解决方案中客户，合作伙伴和员工的信任同样重要。专业处理数据质量和数据完整性有助于。经过错误或操纵数据训练的AI模型可提供不可靠的，有时有害的结果。因此，建立合适的安全协议至关重要，例如，为未经授权的访问和数据操纵提供保护。即使是单个数据泄漏也会永久影响公司的声誉，并极大地危害了AI项目。
损害责任
AI应用中不应低估的一个特殊主题会影响责任问题。例如，如果AI控制的设备或系统会造成损坏，会发生什么？如果我们采用自动驾驶汽车：违反路人，或者与其他道路使用者，公司或菜肴导致事故，必须澄清车辆所有者，软件开发人员或制造商是否负责。这里的法律局势仍在全球范围内，因为它是一个相对较新的领域，其中法律，规范和标准只能逐渐发展和具体。
还有进一步的问题：开发团队或公司是否必须在其AI系统中的故障中证明是如何做出决定的？是否有责任披露AI算法来清楚阐明该过程的哪一部分导致错误？此类方面表明，AI行业不仅具有技术复杂性，而且是法律不确定性的特征。因此，公司应在早期应对可能的责任风险，并了解AI领域的法律发展。
变更管理和文化接受
AI技术的引入通常意味着公司的流程和流程的根本变化。员工必须适应新的工具，软件解决方案和工作方法。担心AI系统完全取代了人类活动或更受监控的工作，这并不少见。这会导致抵抗变化，特别是如果员工无法理解新技术对公司及其本身的含义和利益。
承认错误并向他们学习的意愿是处理AI的核心因素。算法从一开始就无法完美地工作。他们通常需要培训和优化，直到提供可靠的结果为止。允许新思想和实验的开放式错误促进接受。此外，管理级别扮演着关键角色。如果管理或管理层最初热情地支持AI项目，但随后失去了兴趣，则可能会使员工感到不安。通过高层管理人员的持续承诺和定期成功控制有助于增加整个公司的AI接受。
成本和资源管理
人工智能项目可能是非常密集的。不仅购买技术会导致高支出；公司还需要合适的硬件基础架构（例如强大的服务器），具有软件解决方案并构建数据平台。预算的很大一部分还可以融入员工的进一步培训措施或与外部AI专家合作。
同时，成功实施的AI解决方案通常提供可观的附加值。它们提高生产率，加速工作流程并降低长期运营成本。因此，对于定义可衡量的目标和成功指标，在成本效益评估领域至关重要。公司不仅应该询问AI创造的特定附加值，而且还应询问投资付出的速度。在某些情况下，首先依靠标准化的AI解决方案或基于云的服务，而不是委托昂贵的，量身定制的内部开发项目，这是经济有意义的。在其他情况下，一个单独编程的AI（例如，对于高度专业化的工业应用）可能是最好的解决方案。
道德和法律挑战
人工智能系统可以自动做出或至少强烈影响决策。这产生了检查这些系统的公平性，透明性和非歧视性的责任。如果AI模型接受了扭曲的数据记录培训，则他们可能会系统地不利或得出错误的结论。在这种情况下，有关监视，面部识别，情感检测和对隐私干扰的道德问题越来越大。
在许多国家，政府，协会和专家机构讨论了应确保AI仍然“值得信赖”并为人类服务的法规。越来越多的公司正在制定自己的AI道德准则，以便被认为是负责任的，并避免由于歧视性或非透明的AI实践而导致可能的丑闻。正在进行的辩论表明，这个话题在技术上不仅在技术上，而且在社会和政治上都相关。
2.成功实施成功的成功因素
尽管提到了障碍，但仍有许多公司在其流程和产品中成功使用了AI。她的经验可以从一些结论中得出，这些结论可以作为其他组织的指南。
明确的目标和策略
在成功的AI项目开始时，目标是确切的定义。公司应提前问自己，应使用AI解决哪些具体问题或挑战。一个不适合清晰应用的AI项目含有该利益仍然不清楚或无法充分衡量的风险。
AI策略也应嵌入整个公司战略中。这需要对AI如何增加创新力量，启用新产品或使业务流程更有效的共同理解。这样的集成确保了相关的业务领域和专业部门包括在计划中，并且从长远来看必要的资源可用。
数据管理和质量
数据质量是AI性能的重要因素。因此，可以明智地使用机器学习，您需要广泛的数据记录，最重要的是。相关数据的收集已经很复杂，尤其是如果不同部门或子公司将其信息存储在孤立的系统中。
专业数据管理包括数据的准备和调整。不良的数据质量可能导致预测不正确，误导知识和财务损失。因此，许多公司投资于数据基础架构，数据集成和数据政府。所有部门都使用的中央数据平台还改善了合作，并使整个公司的数据都统一了解。
跨学科团队和敏捷方法
AI项目很少只是IT部门的问题。为了获得成功，需要来自不同学科的专家的合作：数据科学家，软件开发人员，受影响的业务领域的专家，UX设计师，项目经理以及律师或道德专家。这些不同角色的网络导致了对问题的更全面的看法，并为找到解决方案提供了创造性的方法。
敏捷的工作方法（例如Scrum或看板）特别合适，因为AI项目通常是迭代执行的。再次训练，测试，改编和训练模型 - 经常重复此周期。一个严格的项目计划，其中所有步骤都会预先确定为最小的细节，这不太合适。迭代阶段和定期反馈确保可以尽早识别和纠正错误。此外，可以将新发现连续合并到项目中。
连续监控和适应
AI模型在任何时候都不会自动保持正确和有效。如果环境发生变化，例如通过新的数据源，不同的客户需求或改变的市场状况，则可能有必要适应模型或再次训练。因此，建议在公司中建立流程，以不断监视AI系统及其性能。
这样的过程可以包括有意义的关键人物，并通过其中测量了AI的成功。如果注册偏差，团队必须及时做出反应。这样，AI解决方案保持最新状态并保留其实际相关性。此外，监视是质量保证的基本方面，以避免错误的决策或系统的扭曲，这可能只有在一段时间后才能明显。
培训和继续教育
只有赋予员工使用新技术的权力，新技术才能在组织中成功立足。这适用于需要了解人工智能战略重要性的管理者，以及受影响部门的专家。根据应用的不同，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深入熟悉特殊算法、编程语言或机器学习方法。
适当的培训和继续教育计划不仅可以提高使用新工具和流程的效率，还可以提高接受度。任何有机会进一步发展和学习新事物的人都会将技术视为机遇而不是威胁。从公司的角度来看，投资适当的项目是值得的，因为它可以建立对未来创新项目或复杂人工智能项目至关重要的内部专业知识。
火柴：
3. 人工智能成功实施的例子
看看一些知名公司就可以看出人工智能的用途如何多样化：
- 亚马逊：该公司广泛使用人工智能，例如个性化产品推荐或优化其供应链。人工智能支持的图像和视频分析也发挥了作用。
- 元平台：这里使用推荐系统和算法来检测不需要的内容。目的是向用户展示相关帖子，同时限制有害内容的传播。
- 特斯拉：在汽车领域，特斯拉利用人工智能进行自动驾驶。来自车辆的摄像头和传感器数据不断被评估，以便系统学习，并且在理想情况下变得越来越安全。
- 新贵：在金融领域，该公司使用人工智能算法检查借款人的信用度。目的是做出更精确的信贷决策并加快贷款申请流程。
- 万事达卡：这里使用人工智能应用程序，例如客户服务和预防欺诈。这些算法有助于识别异常交易并快速采取行动。
这些例子表明，人工智能绝不只是科技巨头的问题，它在金融或保险领域、工业和许多其他领域也得到了成功的应用。共同点在于明确的目标定义、出色的数据管理和允许尝试新技术的企业文化。
4. AI项目类型
为了让公司成功使用人工智能，对不同类型的人工智能有基本的了解是有帮助的。人们通常会区分弱人工智能和强人工智能，弱人工智能专门从事明确定义的任务，而强人工智能有一天将完全复制人类智能。后者目前只存在于理论和研究中，而弱人工智能如今已经被用于许多具体应用中。
弱人工智能
弱人工智能是指专门为解决特定问题而开发的应用程序。例如聊天机器人、图像识别软件、推荐算法或语音助手。这些人工智能系统可以在其职责领域取得令人印象深刻的成就 - 例如，识别图像中的对象或理解口语。然而，它们在狭窄的应用领域之外无法实现类似的性能。如今企业环境中使用的大多数解决方案都属于这一类。
强人工智能
强人工智能旨在培养通用的、类似人类的理解以及独立学习和解决问题的能力。迄今为止，它只存在于研究人员和科幻小说作者的想象中，但关于其潜在发展的讨论却越来越多。一些专家推测，有一天，将会出现一种人工智能，它能够自我改进，并在许多认知能力上超越人类。然而，这是否以及何时发生仍然是一个悬而未决的问题。
按功能分类
有时人工智能也会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，而不存储记忆。
- 存储容量有限的系统：它们使用过去的数据来得出未来的决策。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：这是指理解和响应人类情感和意图的能力。此类系统尚未投入实际使用，但已成为研究课题。
- 自我意识：人工智能将发展自己的意识。这也纯粹是理论。
5. 员工对人工智能的担忧
对新技术的怀疑并不仅限于人工智能，但在这一领域有时持保留态度尤其明显。一些典型的担忧：
失业
许多人担心自动化可能会让他们的工作面临风险。这种担忧经常被提出，特别是在日常任务占主导地位的生产环境或服务行业。事实上，人工智能可以接管重复性的任务，但在很多情况下还需要新的角色，例如人工智能系统的支持、维护和进一步开发或顾问职位。
我们工作方式的改变
借助人工智能，流程可以改变。某些步骤不再是必要的，自动化分析加速了决策过程，或者新工具补充了日常工作。这通常会导致任务概况发生变化，从而导致不确定性和压力。许多员工最初对他们将从人工智能中获得哪些具体好处以及人工智能如何有助于提高效率缺乏印象。
数据保护和监控
可能侵犯隐私也是相关的。人工智能工具可以收集有关员工行为、绩效和沟通行为的数据。这引发了人们的担忧，即管理层将对员工施加更大的控制，或者敏感信息会落入坏人之手。为了避免误解，透明的规则和开放的沟通文化在这里尤为重要。
处理疑虑
企业应该认真对待员工的关切，倾听员工的心声，共同寻找解决方案。这可以通过定期的信息活动、研讨会或培训课程来完成。展示人工智能如何补充而不是取代人类工作的观点是有意义的。那些了解人工智能可以为创造性或要求更高的任务创造新自由的人更愿意支持这项技术的使用。确保个人数据保护的明确数据保护准则也增强了信任。
6. 人工智能的伦理影响
人工智能在公司和社会中的使用引发了技术和经济问题之外的许多道德问题。
扭曲和歧视
人工智能系统根据数据做出决策。如果训练数据存在偏见或反映了社会不平等，人工智能系统可以在不被注意的情况下重现这些偏见。例如，如果人工智能系统根据历史数据认为具有某些特征的申请人不太适合，那么他们可能会处于系统性的不利地位。因此，公司必须注意如何训练他们的算法以防止无意识的歧视。
透明度和问责制
即使人工智能模型提供了出色的结果，问题仍然是它们是如何产生的。在复杂的神经网络中，决策过程通常无法直接理解。公司和当局越来越要求透明度，以便客户、用户或受影响的人能够了解人工智能如何实现其结果。同样重要的是，如果发生损坏或决策失误，可以明确责任方。
数据保护和隐私
分析个人数据的人工智能系统陷入创新和隐私之间。不同数据类型的混合和不断增强的计算能力使得创建详细的人员档案成为可能。一方面，这可以实现有意义的个性化服务，但另一方面它也带来监视和滥用的风险。因此，负责任的公司定义了道德原则，明确规定了数据可能发生的情况以及限制。
社会操纵
AI不仅可以处理数据，还可以生成内容。这会造成虚假或操纵的危险。例如，借助AI，可以创建和传播真实的图像，视频或消息。如果他们的算法可以促进错误信息传播，对公司的社会责任正在增长。这里需要仔细的测试过程，标签和内部控制机制。
AI生成内容的准确性和属性
越来越多地使用AI工具来创建文本，图像或其他内容，就提出了有关质量和版权的问题。当AI生成的内容包含错误或违反他人的知识产权时，谁负责？一些公司已经经历了AI创建的文章之后如何进行纠正。仔细检查，审查过程和有关版权法的明确规则可以帮助避免法律冲突。
技术奇异性
长期讨论的场景是人工智能在许多领域超越人们的点。如此被称为“技术奇异性”的时刻提出了基本的道德问题：我们应该如何处理独立学习和行动的AI？我们如何确保她尊重人类价值观和基本权利？如此强大的AI仍然不是一个实际的话题，但是辩论使其对控制和责任的中心原则敏感。
应对道德挑战
使用AI技术的公司可以建立自己的道德委员会或准则。例如，需要清晰的数据收集协议，必须进行算法的开发和测试。透明的文档和常规审核增加了对技术的信心。此外，组织应与社会进行对话，例如，与利益集团或公共信息事件交谈，以便尽早认识到担心并认真对待。
7。人工智能的未来
AI一直在不断变化，在我们的日常生活和未来几年的工作世界中可能会更加固定。今天已经出现了一些趋势：
- 多模式AI：未来的AI系统将越来越多地从不同的来源和不同格式进行处理，例如文本，图像，视频和音频。这可能会导致更全面的分析和更复杂的应用程序。
- AI：AI工具和平台的民主化更易于使用，这也使较小的公司和专业部门在没有大型开发团队预算的情况下。低代码或无代码解决方案加速了这一趋势。
- 开放和较小的模型：虽然以前较大的专有AI模型占主导地位，但在某些地区可以看到较小，更高效且开放的模型的趋势。这使更多组织可以参与AI开发并建立自己的解决方案。
- 自动化和机器人技术：自动驾驶汽车，无人机和机器人越来越强大。一旦管理技术障碍（例如安全性，可靠性），物流，生产和服务等领域的传播应很快增加。
- 法规：随着AI的含义的日益增长，法律框架的呼吁也会增加。未来的法律和规范将指导AI的开发和应用，例如确保安全，数据保护和消费者保护。
对经济的影响
在未来几年中，AI的经济重要性应继续增加。自动化将在许多行业和公司中建立新的标准，这些行业和公司早日成功适应AI将获得明显的竞争优势。同时，创建了新的业务领域，在该业务领域中可以开发创新的应用程序。数据分析，医疗保健，交通控制和金融领域具有巨大的潜力。
但是，这与工人的进一步培训和培训有关。尽管常规活动可能会减轻体重，但在数据分析，AI开发和控制自动化过程的专家知识等领域的专家需求正在增长。因此，政府，教育机构和公司必须共同努力，使变革在社会上兼容。
人工通用情报（AGI）
即使强大的AI或人工通用情报（AGI）仍然是未来的音乐，但预测并不排除未来几十年中这种技术的创建。 AGI将能够独立学习，适应新的环境并解决像一个人一样多样化的任务。猜测仍然存在，何时以及如何发生。但是，很明显，这种发展对商业，政治和社会会带来巨大的影响。因此，考虑道德和监管护栏是有意义的。
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从技术到转型：为什么AI不仅仅是一种趋势
在公司中使用AI既不是短期趋势，也不是纯粹的技术问题。相反，这是一个全面的转型过程，影响组织的各个层次 - 从管理层到运营员工。公司面临各种挑战：技术复杂性需要稳固的IT基础设施和特定专家知识。数据安全和数据保护为负责处理敏感信息的人提供了很高的要求。此外，工艺的自动化会引发责任问题，例如，自主系统造成损坏时。
变更管理起着至关重要的作用。为了减少恐惧和保留，员工必须对AI的新可能性和限制敏感。透明的方法，开放式沟通和目标进一步的培训优惠是基本的，因此Ki劳动力将其理解为机会。如果成功成功，公司可以从大幅提高生产率，降低成本并开放新市场中受益。
但是，由于对技术潜力的热情，AI也提出了道德问题，因此不应忘记。歧视风险，缺乏透明度，数据保护，监控或传播错误信息的风险是只能通过明确的指南和负责任的行动来解决的问题。因此，成功实施AI的公司依靠技术能力，有针对性的数据管理，文化变革和道德意识的平衡策略。
将来，无论是通过多模式应用程序，用户友好的平台还是对机器人技术和自主系统的越来越多的使用，AI将继续变得更加重要。这伴随着需要在社会上进行持续培训和进一步的教育，以便关闭技能并帮助塑造变化。创建确保安全，数据保护和公平竞争的法律和社会准则也变得越来越重要。
认识到AI在早期阶段的战略重要性的公司可能是未来几年这种技术变革的赢家。但是，仅购买AI或启动试点项目是不够的。相反，需要采取良好的思考方法，考虑到技术，人员，组织和道德方面。如果成功成功，AI将成为创新和附加价值的强大引擎，这不仅会产生新的产品和服务，而且还提供了可持续改变工作世界并释放人类潜力的机会。
“如果它成功地使用AI来使人们受益并负责任地解决社会风险，那么这是一个真正的增长和进步的驱动力。”它可以成为变革的缩影，使公司更加敏捷和创新，其影响延伸到生活的各个领域。因此，公司不应被最初的障碍阻止，而应以勇气，专有技术和责任感走向AI的道路。
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