越來越多的組織正在采用人工智能(AI)。根據(jù)Gartner的2019年CIO議程調(diào)查，全球14%的CIO已經(jīng)部署了AI，48%的公司將在2019年或2020年部署AI。

在采用率不斷提高的同時，一些組織仍在質(zhì)疑業(yè)務(wù)影響和收益。今天，我們見證了采用AI的三個障礙。

到2024年，將量化50%的AI投資并將其與特定的關(guān)鍵績效指標(biāo)關(guān)聯(lián)起來以衡量投資回報率。

第一個障礙是技能。業(yè)務(wù)和IT領(lǐng)導(dǎo)者都承認(rèn)AI將改變完成AI工作所需的技能。根據(jù)Gartner Research Circle的一項調(diào)查，有56%的受訪者表示，要完成現(xiàn)有工作和新創(chuàng)建的工作，都需要掌握新技能。

如今，人工智能可以像人類放射科醫(yī)生一樣評估X射線。隨著這項技術(shù)的發(fā)展超出研究范圍，放射線醫(yī)師將把重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到與其他醫(yī)師進(jìn)行診斷和治療，疾病治療，以圖像為指導(dǎo)的醫(yī)療干預(yù)以及與患者討論程序和結(jié)果的咨詢。

對未知的恐懼是沒有。AI的2大障礙

第二大挑戰(zhàn)是對未知的恐懼。42%的受訪者對工作場所中的AI益處和使用不完全了解。量化AI項目的收益對業(yè)務(wù)和IT領(lǐng)導(dǎo)者提出了重大挑戰(zhàn)。盡管某些收益可能是明確定義的值，例如收入增加或節(jié)省的時間，但其他收益(例如客戶體驗)卻難以精確定義或準(zhǔn)確衡量。

成功的AI計劃取決于大量數(shù)據(jù)，組織可以從中提取有關(guān)對情況的最佳響應(yīng)的信息。

成功取決于同時考慮有形和無形利益，并確定如何有意義地量化它們。Gartner預(yù)測，到2024年，將量化50%的AI投資并將其與特定的關(guān)鍵績效指標(biāo)聯(lián)系起來以衡量投資回報率。

第三個挑戰(zhàn)是來自AI的完整數(shù)據(jù)范圍或數(shù)據(jù)質(zhì)量。成功的AI計劃取決于大量數(shù)據(jù)，組織可以從中提取有關(guān)對情況的最佳響應(yīng)的信息。組織意識到，如果沒有足夠的數(shù)據(jù)(或者遇到的情況與過去的數(shù)據(jù)不匹配)，人工智能將步履蹣跚。其他人知道情況越復(fù)雜，情況就越不可能與AI的現(xiàn)有數(shù)據(jù)匹配，從而導(dǎo)致AI失敗。

到2020年，人工智能將成為凈積極工作的動力，減少180萬個工作崗位，同時創(chuàng)造230萬個工作崗位。

實(shí)施AI的組織越多，它創(chuàng)造的工作就越多，這些工作將分為兩類：與組織內(nèi)實(shí)施和開發(fā)AI直接相關(guān)的工作以及AI提供的規(guī)模機(jī)會所創(chuàng)造的工作。

總體而言，人工智能不會消除工作。到2020年，人工智能將成為凈積極工作的動力，減少180萬個工作崗位，同時創(chuàng)造230萬個工作崗位。