人工智能落地面临的挑战有哪些

　　根据Gartner的研究，到2021年人工智能（AI）增强技术（把人和AI结合）将会提升62亿小时的人工生产力。尽管这些预测令人鼓舞，但人工智能被采用的速度却慢于预期。目前，就现实情况来看，每个行业、各种规模的企业都在艰难地引入AI技术，但推动人工智能应用的落地却面临巨大挑战。

　　人工智能落地面临五大挑战

　　首先，缺乏对人工智能的理解。很多企业仅仅是因为“人工智能解决方案”的日益流行而纷纷加入并寻求实施“人工智能解决方案”。他们假定这些方案可以解决任何问题，但这并不意味着AI是可以解决任何问题的魔法杖，它必须被应用于它适合解决的问题。

　　其次，如何处理好他们的数据。数据是AI的基石和燃料。训练机器学习模型需要好的数据，只有这样才能让融合人工智能的业务流程真正起作用。

　　第三，企业面临缺乏相关技能的人才。人工智能要求即使是最有经验的软件工程师都要重新学习如何编程的知识。由于AI技能的稀缺，且对它的需求非常旺盛，所以真正的挑战是不容易雇佣到有经验的人员。

　　第四，信任。确保人工智能的推荐或决策过程完全可追溯是非常重要的，这可以保证企业能审计模型和相关的训练数据的血缘关系，以及审计每个AI推荐的输入和输出。为了能够在生产环境里使用人工智能应用，企业必须能够解释它们的产出结果。

　　最后，如何改变企业的文化和业务模式，以便更好地利用新技术带来的机遇。就如同很多企业没能拥抱互联网和移动革命一样，他们通常不愿意深度思考他们的业务模式和商业流程如何才能全面拥抱人工智能带来的新机遇。

　　如前所述，人工智能不是魔法。企业如果希望运用人工智能的潜能，就需要使用来自多源的数据，支持最好的工具和框架，并在多种环境里运用模型。因为绝大部分AI应用的失败都是源于数据准备和整理的失败，而不是模型本身，AI模型的成功需要企业先能成功地收集和整理数据。

　　释放价值，打造人工智能之梯

　　简而言之，没有信息基础架构就没有人工智能，AI信息基础架构是企业整理和结构化数据的基石。它可以帮助消除数据孤岛，避免数据封闭，并允许任意地点的敏捷化运行。同时，随着为人工智能设计的产品化基础设施平台的成型，企业能够使用一个统一的方法来自动化和管理它的数据和AI应用的生命周期，从而最终可以用可信任和透明的形态让人工智能应用于实践。

　　钛灵AI市场是一个一站式AI算法交易及产品化平台，能够为企业提供现代化的方式，从而在整个组织中收集、组织和分析数据以及使用AI。并可通过越来越多的算法模型和第三方服务轻松扩展，能够跨平台运行，从而支持企业更轻松地集成其分析和应用程序，加快实现创新。钛灵AI市场搭建了一个人工智能之梯，为企业构建了一个高效、便捷和面向未来的人工智能方法的基石。