发布日期：2025 年 1 月 26 日 / 更新日期：2025 年 1 月 26 日 - 作者： Konrad Wolfenstein
为什么公司发现使用人工智能如此困难 - 图片：Xpert.Digital
利用人工智能的潜力：未来公司的战略
企业中的人工智能：挑战、解决方案和未来前景
近年来，人工智能（AI）的快速发展为企业创造了多种可能和机遇。除此之外，人工智能可以实现流程自动化、分析数据、创建预测、支持员工并开辟全新的商业模式。尽管前景光明，但许多公司仍然发现很难将人工智能应用程序集成到其运营流程中以盈利。通常缺乏技术基础、必要的专业知识和对随之而来的变化足够开放的企业文化。此外还存在法律和道德问题，以及人工智能将如何长期影响工作和组织结构的不确定性。本文重点介绍了关键挑战，利用成功因素展示了企业如何克服这些障碍，并对人工智能在商业领域的未来进行了展望。
1. 引入人工智能的主要障碍
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，需要强大的 IT 基础设施以及数据科学、软件开发和统计等领域的非常具体的知识。一个主要障碍通常是适应现有数据库、ERP 系统或其他软件解决方案，并在必要时对其进行重组。在许多情况下，公司甚至必须实现全新的平台或接口，以便人工智能模型能够访问必要的信息。
另一个困难是缺乏合格的专家。尽管人们对数据科学、机器学习和人工智能的兴趣不断增加，但公司的需求增长速度往往快于该领域专家的培训和发展机会。即使公司环顾就业市场，找到有才华的人工智能专家并成功地将他们融入公司也并不总是那么容易。一种解决方案是提供自己的培训计划，进一步提高现有员工的资格或依赖外部咨询服务。一些公司正在通过与大学或初创企业合作寻找实用、创新的方法，以缩小其专业知识的差距。
数据安全和数据保护
人工智能应用程序通常需要大量数据，根据用例，这些数据可能包含敏感信息或个人信息。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，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、建议或自动决策时，敏感数据被大规模聚合和处理的可能性就会增加。
遵守法律要求和国际标准只是问题的一方面。加强客户、合作伙伴和员工对人工智能解决方案的信任同样重要。专业处理数据质量和数据完整性会有所帮助。使用不正确或被操纵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，建立适当的安全协议至关重要，例如，提供针对未经授权的访问和数据操纵的保护。即使是一次数据泄露也可能永久损害公司的声誉并严重危及人工智能项目。
损害赔偿责任
在人工智能应用方面，一个不容低估的特殊问题是责任问题。例如，如果人工智能控制的设备或系统造成损坏，会发生什么？以自动驾驶汽车为例：如果它伤害了路人或与其他道路使用者发生事故，公司或法院必须澄清车主、软件开发商或制造商是否负有责任。全球范围内的法律状况仍在发生变化，因为这是一个相对较新的领域，法律、规范和标准只是逐渐制定并变得更加具体。
还出现了进一步的问题：如果他们的人工智能系统出现故障，开发团队或公司是否必须证明决策到底是如何做出的？是否有义务公开AI算法，以明确说明流程的哪一部分导致了错误？这些方面表明，AI产业不仅具有技术复杂性的特点，还存在法律上的不确定性。因此，企业应尽早应对可能的责任风险，并了解人工智能领域的法律发展。
变革管理和文化接受
人工智能技术的引入往往意味着公司运营和流程的根本性改变。员工必须适应新的工具、软件解决方案和工作方式。人们普遍担心人工智能系统将完全取代人类活动或工作将受到更密切的监控。这会导致对变革的抵制，特别是如果员工无法理解新技术对公司和他们自己的意义和好处的话。
在处理人工智能问题时，愿意承认错误并从中学习是一个核心要素。算法并非从一开始就没有错误。他们通常需要进行迭代培训和优化，直到提供可靠的结果。允许新想法和实验的开放错误文化可以促进接受。此外，管理层也发挥着关键作用。如果高级管理层最初热情支持人工智能项目，但随后失去兴趣，这可能会让员工感到不安。高层管理人员的持续承诺和定期成功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
人工智能项目的成本可能非常高。获取技术不仅需要高昂的费用；公司还需要合适的硬件基础设施（例如功能强大的服务器），必须许可软件解决方案并建立数据平台。预算的很大一部分也可以用于员工的进一步培训措施或与外部人工智能专家的合作。
与此同时，成功实施的人工智能解决方案通常会带来可观的附加值。从长远来看，它们可以提高生产力、加快工作流程并降低运营成本。因此，在成本效益分析方面，必须定义可衡量的目标和关键绩效指标。企业不仅应该问自己人工智能创造了哪些具体的附加值，还应该问自己投资收回成本的速度有多快。在某些情况下，最初依赖标准化人工智能解决方案或基于云的服务，而不是委托昂贵的定制内部开发，可能具有经济意义。在其他情况下，单独编程的人工智能（例如对于高度专业化的工业应用）可能是最佳解决方案。
道德和法律挑战
人工智能系统可以自动做出决策，或者至少对决策产生强烈影响。这就产生了审查这些系统的公平性、透明度和非歧视性的责任。如果人工智能模型使用扭曲的数据集进行训练，它们可能会系统性地使人们处于不利地位或得出错误的结论。在这种背景下，围绕监视、面部识别、情感识别和侵犯隐私的道德问题也变得越来越响亮。
在许多国家，政府、协会和专家委员会正在讨论法规，以确保人工智能保持“值得信赖”并为人们服务。越来越多的公司正在制定自己的人工智能道德准则，以便被认为是负责任的，并避免因歧视性或不透明的人工智能实践而可能出现的丑闻。正在进行的辩论表明，这个话题绝不只是技术性的，而且还具有社会和政治意义。
2. 成功实施人工智能的成功因素
尽管存在上述障碍，仍有许多公司已经在其流程和产品中成功使用人工智能。从他们的经验中可以得出一些结论，可以为其他组织提供指导。
明确的目标和策略
在一个成功的人工智能项目开始时，会有一个精确的目标定义。企业应该提前问自己想要借助人工智能解决哪些具体问题或挑战。不专注于明确用例的人工智能项目可能会面临收益不明确或无法充分衡量的风险。
AI战略也应该嵌入到企业整体战略中。这需要对人工智能如何促进创新、实现新产品或提高业务流程效率达成共识。这种整合确保相关的公司领域和专业部门都包含在规划中，并确保长期提供必要的资源。
数据管理和质量
数据质量是人工智能性能的关键因素。为了合理地使用机器学习，您需要大量且最重要的是干净的数据集。收集相关数据可能很复杂，尤其是当不同部门或子公司将其信息存储在彼此隔离的系统中时。
专业的数据管理包括数据的准备和清理。数据质量差可能导致错误的预测、误导性的见解和财务损失。因此，许多公司正在投资数据基础设施、数据集成和数据治理。所有部门使用的中央数据平台还可以改善协作并实现整个公司对数据的一致理解。
跨学科团队和敏捷方法
人工智能项目绝不仅仅是 IT 部门的事。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、相关业务领域的主题专家、用户体验设计师、项目经理，通常还包括律师或道德专家。这些不同角色的网络可以使人们对问题有更全面的认识，并能够采用创造性的方法来寻找解决方案。
Scrum 或看板等敏捷工作方法特别合适，因为人工智能项目通常是迭代进行的。模型经过训练、测试、调整和再次训练——这个循环经常重复。严格的项目规划不太合适，其中所有步骤都预先定义到最小的细节。迭代阶段和定期反馈确保可以在早期阶段识别并纠正错误。此外，新的发现可以不断流入项目中。
持续监控和调整
人工智能模型不会自动永远保持正确和高性能。如果环境发生变化，例如由于新的数据源、不同的客户需求或不断变化的市场条件，则可能有必要调整或重新训练模型。因此，建议在公司内建立能够持续监控人工智能系统及其性能的流程。
此类流程可以包括衡量人工智能使用成功与否的有意义的指标。如果发现偏差，团队必须立即做出反应。通过这种方式，人工智能解决方案保持最新并保留其实际相关性。此外，监控是质量保证的一个基本方面，以避免错误的决策或系统性的扭曲，这些错误可能在一段时间后才会变得明显。
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
人工智能不仅可以处理数据，还可以生成内容。这会产生虚假信息或操纵的风险。例如，人工智能可用于创建和分发具有欺骗性的真实图像、视频或消息。当公司的算法有助于错误信息的传播时，公司的社会责任就会增加。这里需要仔细的测试流程、标签和内部控制机制。
人工智能生成内容的准确性和所有权
越来越多地使用人工智能工具来创建文本、图像或其他内容，引发了有关质量和版权的问题。如果人工智能生成的内容包含错误或侵犯他人知识产权，谁负责？一些公司已经经历过人工智能生成的文章或报告必须随后进行更正的经历。仔细的检查、审查过程和明确的版权规则有助于避免法律冲突。
技术奇点
长期讨论的一个场景是人工智能将在许多领域超越人类。这个所谓的“技术奇点”时刻引发了基本的伦理问题：我们应该如何对待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？尽管如此强大的人工智能还不是一个实用的话题，但关于它的争论提高了人们对控制和责任的核心原则的认识。
应对道德挑战
使用人工智能技术的公司可以建立自己的道德委员会或准则。例如，数据收集、算法开发和测试需要明确的协议。透明的文档和定期审核增加了对技术的信任。此外，组织应寻求与社会的对话，例如通过与利益团体的讨论或公共信息活动，以便及早发现问题并认真对待。
7. 人工智能的未来
人工智能正在不断变化，并且在未来几年可能会更加扎根于我们的日常生活和工作世界。今天已经出现了一些趋势：
- 多模式人工智能：未来的人工智能系统将越来越多地同时处理来自不同来源和不同格式的数据，例如文本、图像、视频和音频。这可以导致更全面的分析和更复杂的应用。
- 人工智能的民主化：人工智能工具和平台变得越来越容易使用，甚至允许规模较小的公司和专业部门使用，而无需为开发团队提供大量预算。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：虽然迄今为止大型专有人工智能模型占据主导地位，但在某些领域存在着更小、更高效和开放模型的明显趋势。这使得更多组织能够参与人工智能开发并构建自己的解决方案。
- 自动化和机器人技术：自动驾驶车辆、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），物流、生产和服务等领域的采用可能会迅速增加。
- 监管：随着人工智能的重要性日益增加，对法律框架的呼声也随之增加。未来的法律和标准将更加紧密地指导人工智能的开发和应用，以确保安全、数据保护和消费者保护等。
对经济的影响
未来几年，人工智能的经济重要性可能会继续增加。自动化将为许多行业树立新标准，而尽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，新的业务领域不断涌现，初创公司或老牌公司可以在其中开发创新应用程序。潜力巨大，特别是在数据分析、医疗保健、交通控制和金融领域。
然而，这与强调工人的进一步培训和再培训问题是相辅相成的。虽然日常任务可能会减少，但对数据分析、人工智能开发和控制自动化流程专业知识等领域的熟练工人的需求正在增长。因此，政府、教育机构和公司必须共同努力，让变革为社会所接受。
通用人工智能（AGI）
即使强人工智能或通用人工智能 (AGI) 仍然是未来的事情，但经常出现的预测并不排除该技术在未来几十年内出现。 AGI 将能够像人类一样独立学习、适应新环境并以多种方式解决任务。这种情况是否、何时以及如何发生仍然是猜测。然而，很明显，这种发展将对经济、政治和社会产生深远的影响。因此，今天考虑道德和监管准则是有意义的。
适合：
从技术到转型：为什么人工智能不仅仅是一种趋势
企业使用人工智能既不是短期趋势，也不是纯粹的技术问题。相反，它是一个全面的转型过程，影响组织的各个层面——从管理层到运营员工。公司面临着各种挑战：技术复杂性需要坚实的 IT 基础设施基础和特定的专业知识。数据安全和数据保护对负责规范敏感信息处理的人员提出了很高的要求。此外，流程自动化会引发责任问题，例如当自主系统造成损坏时。
变革管理起着至关重要的作用。必须让员工意识到人工智能的新可能性和局限性，以减少恐惧和保留。透明的程序、开放的沟通和有针对性的培训机会对于员工将人工智能视为一个机会至关重要。如果成功，公司可以从生产力的显着提高、降低成本和开拓新市场中受益。
但尽管人们对技术潜力充满热情，但不应忘记人工智能也引发了伦理问题。歧视、缺乏透明度、数据保护、监视或传播错误信息的风险等问题只能通过明确的指导方针和负责任的行动来解决。因此，成功实施人工智能的公司依赖于技术能力、有针对性的数据管理、文化变革和道德意识的平衡战略。
未来，无论是通过多模式应用、用户友好的平台还是越来越多地使用机器人和自主系统，人工智能将继续变得越来越重要。这与社会持续培训和继续教育的需求密切相关，以缩小技能差距并帮助塑造变革。建立确保安全、数据保护和公平竞争的法律和社会护栏也将变得越来越重要。
尽早认识到人工智能战略重要性的公司可能会成为未来几年这一技术变革的赢家。然而，仅仅购买人工智能或启动试点项目是不够的。相反，需要一种经过深思熟虑的方法，平等地考虑技术、人员、组织和道德方面。如果成功，人工智能将成为创新和价值创造的强大引擎，不仅会产生新产品和服务，还会提供可持续改变工作世界和释放人类潜力的机会。
“如果能够利用人工智能造福人类并负责任地解决社会风险，那么它就是增长和进步的真正驱动力。”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，企业不应该被最初的障碍吓倒，而应该以勇气、专业知识和责任感走上人工智能之路。
适合：
我们随时为您服务 - 建议 - 规划 - 实施 - 项目管理
☑️我们的业务语言是英语或德语
☑️ 新：用您的国家语言进行通信！
康拉德·德军总部
我很乐意作为个人顾问为您和我的团队提供服务。
您可以通过填写此处的联系表，或者直接致电+49 89 89 674 804 （慕尼黑）。我的电子邮件地址是： wolfenstein ∂ xpert.digital
我很期待我们的联合项目。