技术咨询公司Sapient的AI实践首席科学家Larry Lefkowitz表示，只有20%的企业大规模使用AI。他解释说：“人工智能的采用还处于起步阶段。”

“显然，人工智能非常热门.但显然，它并没有像我们希望的那样被采纳和迅速通过。”但阻碍执行的问题通常不是技术问题，而是人为问题：高层管理者要求不切实际，变革管理难度大，员工不配合。那么，IT如何让人们更容易使用人工智能呢？

Lefkowitz说，“有些人被[人工智能]的含义搞糊涂了。他们不知道使用哪种AI，也不知道如何最好地使用AI。”

Visa全球产品高级总监Michael Jabbara对此表示赞同。人工智能现在如此热门，贾巴拉最大的挑战是说服管理层，它不能解决所有问题。

他将公众舆论比作“我肥胖的希腊婚礼之父，他认为解决你的任何疾病都需要一点温得克斯。”

从可以处理超速罚单的AI，到AI驱动的性机器人，这项技术的普及是给那些自以为无所不能的外行人的。“所以，从商业的角度来看，”贾巴巴拉继续说道，管理层想，“哦，你有什么问题吗？在上面喷一点AI就可以了。"

不幸的是，Windex不能解决所有问题，AI也不能。这就是为什么贾巴拉说：“从你想要实现的业务目标开始，然后围绕如何实现这个目标制定一个整体战略：如何调整系统、流程和人员。”

例如，在Visa中，这可能意味着程序可以分析不符合个人购买模式的大额购买。上下文感知人工智能不会将其标记为欺诈，但会意识到持卡人只在网络星期一购物。这类项目将直接惠及业务运营的关键领域——欺诈检测——并为客户和整个公司带来价值。

从单一的重点任务开始也可以降低总拥有成本。美国国际集团高级副总裁史蒂夫梅斯特(Steve Meester)说：“从小处着手，在小范围内证明一定的价值，这样企业就不会有大的投入。”他继续说：“与供应商合作也可以最大限度地减少管理层的冲击。”我们可以选择与外部供应商合作，而不是提前投资【内部技术】。不知道会不会被证明。本质上，您正在构建一个业务案例，以便在内部引入和开发这个功能。"

郑重声明：本文版权归原作者所有。转载文章只是为了传播更多的信息。如果作者信息标注有误，请第一时间联系我们修改或删除。谢谢你。

免责声明： 本文由用户上传，如有侵权请联系删除！

标签：