首先，需要全面了解您的業務目標、技術需求以及AI對客戶和員工的影響。需要解決的問題是，大多數員工面臨著接受人工智能程度方面的挑戰與擔憂。

人工智能是實現流程自動化、降低運營成本和進創新的重要手段。盡管AI支持的活動對業務有積極的影響，但成功從來不會一蹴而就。首先，需要全面了解您的業務目標、技術需求以及AI對客戶和員工的影響。需要解決的問題是，大多數員工面臨著接受人工智能程度方面的挑戰與擔憂。

對于進行全面數字化轉型的企業來說，成功應用人工智能的意義非比尋常，這種轉型同等重視自動化、創新和學習。雖然員工可能會對AI重塑的前景或解決日常工作感到不安，但是實際上他們的生產力可能會增加，因為他們可以將更多時間用于產生價值驅動業務成果的活動。無論角色還是業務部門、人工智能、自動化和機器學習都在改變工作方式。

隨著人工智能的普及，企業必須正面迎接挑戰。高管人員在數字化轉型過程中需要考慮以下五個方面，他們在數字化轉型方面取得進展，并在人工智能方面投入更多。

遺留的基礎設施

決策者正在評估當前基礎設施是否足夠人工智能支持當今技術，對于他們來說“辭舊迎新”的說法頗為恰當。AI的運營需要錄入大量的數據；如此一來基礎架構必須靈活和可擴展。像軟件定義的基礎設施（SDI）這樣的傳統結構不一定是最好的選擇。雖然SDI提供了靈活性，但其結構受源代碼固定和編寫腳本的管理員的限制。更復雜的人工智能算法和智能系統需要更智能的結構，如AI定義的基礎設施（ADI）和基于云技術的網絡等，它們可以根據業務需求快速擴展。

而且，雖然神經網絡已經存在了幾十年，但只有現在才能以合理的成本提供大量的計算能力，而這又有助于增加這些網絡中的層數。每增加一層就會加入更多的智能，但會消耗巨大的、昂貴的計算能力。圖層越多意味著結果越好。

技能差距

現在AI有了對工作場所新技能的需求。但是，目前人才普遍匱乏，這些人才擁有在企業內正確建設、推動和維護這些技術的知識和能力。缺乏訓練有素的專業人員來建立和指導公司的人工智能及數字化轉型之旅，這顯然阻礙了進步，并仍然是企業的主要障礙。

為了緩解這種情況，企業應該向內看，強化在職培訓和重新培訓。例如，LinkedIn宣布一項計劃，即向所有工程師講授使用AI的基礎知識。有了懂人工智能的適當人員，員工就可以專注于其他關鍵活動，提高生產力，創造大量投資回報。如果一個企業的數字化轉型目標是讓人工智能成為商業的加速器，那么它就需要成為人們的放大器。要讓每個人都能夠獲得發現問題的基本知識和技能，并消除先進技術的精英主義，但最終提高生產力和投資回報率是值得的。

道德困境

人工智能尚處于早期階段，倫理問題比比皆是。人工智能的支持者和詆毀者都把注意力集中于人工智能在商業和日常生活中越來越突出的時候誰贏誰輸。最近的一項研究試圖更好地理解人工智能和自動化技術如何驅動各行業的全面數字化轉型，研究發現62％的企業認為向AI驅動的流程和工作流程的成功轉型需要嚴格的道德標準。

企業在接受人工智能時制定準則和規則至關重要。有領導層認同的道德框架將確保產品和服務、流程和員工得到適當的對待，以便確保如何采用、使用和擴展人工智能。有了道德標準或體系，可以確保諸如失業、偏見和不平等等問題，隨著人工智能被應用于企業環境中，不平等的審查也更為仔細。

數據的豐富性和可用性

如果無法訪問數據，人工智能算法就無法正確運行。可用的數據越多，AI的準確性和有效性就越高。隨著系統的發展以及網絡、設備和流程之間有了更多的連接，隨之大量的結構化和非結構化數據也可以被訪問。

在部署人工智能之前，IT團隊和數據科學家應該收集、清理并標記用于機器學習算法的數據集，以提高AI應用程序的吞吐量?？紤]到80％的組織數據是非結構化的，通過這些大量的數據進行過濾是不小的功夫。企業在清理數據方面做的越好，就可以更快地提高準確性并擴展數據的使用。隨著時間的推移，人工智能和機器學習將在分析數據和快速發現方面變得更加智能，這會企業底線產生積極的影響。

預算問題

有效地部署AI需要大量的時間、資源和預算。盡管AI長期降低成本，但初期通常需要大量的投資。企業投入數百萬美元，而其他規模的企業則投入數萬到數十萬的資金。但是，由于使用非結構化數據運行廣泛的項目可能會花費企業高達50萬美元的資金，因此二者所花費的成本相差無幾。

尚未劃撥人工智能預算的企業應該通過手動審計組織來簡化流程，并釋放員工工作時間。如此一來，決策者可以清楚地看到哪些系統沒有得到有效利用，哪些領域可以從技術上受益。

企業的未來離不開人工智能。但人工智能也是創新的未來。人工智能需要人類的創造者取得成功，以使技術變得更有用。雖然有些已經采用了人工智能，但其他人還是較為落后，但考慮到這個過程中企業面臨的各種挑戰，這也是可以理解的。然而，一旦克服了這些障礙，最終企業將看到人工智能如何在未來幾年大規模地革新業務、改進流程、提高員工生產力。