人工智慧與智慧運營中的七大挑戰及其克服方法

人工智慧 (AI) 現在已經成為組織智慧運營的重要元素。這是因為它可以幫助企業完全自動化流程、優化資源和工作流程，還有應用商業分析。預計到2030年，人工智慧將為全球經濟增加驚人的15.7兆美元，這顯示出這項技術將持續存在。但這並不是全部；人工智慧和智慧運營也帶來了一些挑戰，需要人類的注意和創造性解決問題。

了解人工智慧和智慧運營

什麼是人工智慧和智慧運營？

人工智慧和智慧運營是一種創新的方法，旨在利用人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 來徹底改變資訊科技 (IT) 和運營。這個框架促進了一個軟體定義的路徑，用於協調、優化和靈活性，以改善整體商業結果，通過應用智能自動化和系統。如果正確實施，你可以利用人工智慧和機器學習獲得即時數據和主動安全，同時改善流程以產生可觀的商業利益。

智慧運營的價值驅動因素

人工智慧和智慧運營的價值在於其核心原則：協同、策略和簡化。協同通過利用數位工作工具來提高工作場所的生產力，並建立靈活、可擴展的IT框架。策略使所有部門和功能與戰略目標保持一致，以推動增長、改善客戶留存率並提供卓越服務。簡化則簡化了商業流程，加強了合規性，並強化了風險管理。通過自動化減少複雜性，智慧運營不僅改善了合規措施，還保護了運營免受潛在威脅，確保了一個穩健和高效的商業環境。

人工智慧和智慧運營的挑戰

人工智慧和智慧運營正在改變行業，以更好地實現商業流程、決策和創新。但它們也帶來了各種問題，特別是在網絡安全方面。因此，預計到2026年，人工智慧的網絡攻擊將增加50%，因為犯罪分子更頻繁地使用智能系統。由於這些系統能夠自我同步、掃描弱點、啟動多項操作，甚至修改其滲透網絡的策略，這對傳統安全系統構成了巨大威脅。

在運營中整合人工智慧也引發了系統複雜性增加的擔憂。隨著組織採用人工智慧來簡化工作流程，無意中出現系統漏洞的風險也在增加。配置錯誤的算法或監控不足可能導致系統故障或數據洩露。此外，對抗性人工智慧，即攻擊者操縱算法以產生偏見或錯誤結果，為運營完整性帶來了新的威脅。

為了解決這些挑戰，組織必須投資於強大的人工智慧治理、高級網絡安全措施和持續監控。行業、政府和研究人員之間的合作將對減輕風險和確保人工智慧驅動的智慧運營保持安全和可信至關重要。在本文中，我們將重點介紹人工智慧和智慧運營中的七個障礙及其可能的解決方案。

數據質量和可獲取性

就像任何服務一樣，人工智慧 (AI) 有其參數，在這種情況下，數據的質量是最重要的決定因素。如果指定的數據結構不良、不一致或不完整，可能會產生扭曲並導致錯誤的結論。此外，數據量的障礙也可能存在，因為需要大量的訓練數據來進行模型訓練。

解決方案：針對並設計強大的數據管理政策，鼓勵系統化的數據處理系列，進行清理，並在缺乏歷史數據時使用人工數據來訓練人工智慧 (AI) 模型。

舊系統的複雜性

舊的技術系統相當僵化，因此即使許多組織想要將其與人工智慧 (AI) 技術整合，這種架構在某種程度上也不允許輕鬆自動化操作。這樣的問題可能導致成本增加，同時浪費時間在遷移過程中。

解決方案：使用網關應用程式和標準應用程式介面 (APIs) 來減輕舊系統與基於人工智慧的解決方案之間的挑戰，並提供無縫整合。

人力資源短缺

人工智慧 (AI) 和智慧運營需要特定的能力，包括機器管理、數據科學的細節以及流程的自動化。你可能會遇到獲得或培養具備這些能力的人才的困難。

解決方案：通過培訓計劃提升現有員工的技能，與相關教育機構合作，甚至聘請人工智慧專業人士的服務。

倫理和隱私問題

考慮到人工智慧 (AI) 的應用，通常涉及敏感信息，因此隱私、安全和倫理等問題也隨之而來。如果這些爭議未能妥善處理，可能會損害公眾的看法並引發法律責任。

解決方案：開發技術手段以防止未經授權訪問組織網站，遵守如GDPR等法律，並制定人工智慧的倫理和標準。

員工對商業轉型的抵觸

整合基於人工智慧 (AI) 的智慧運營需要從傳統工作方式轉變為採用新的方法，這可能會擾亂有機整合的流程，從而在員工中產生抵抗情緒。

解決方案：在各個層面鼓勵創新想法，讓每位員工從一開始就感受到自己是轉型的一部分，並培訓人員以強化人工智慧技術的實用性。

可擴展性和維護

大規模實施人工智慧 (AI) 模型及其持久性是個挑戰。人工智慧 (AI) 有多種用途，因此需要根據信息和商業策略的變化定期更新和審查其使用。

解決方案：選擇可擴展的人工智慧平台，並建立持續監控系統，以確保模型的相關性和性能。利用自動化進行定期更新和維護。

高初始投資

實施人工智慧 (AI) 技術需要在工具、基礎設施和培訓上進行大量的前期投資。這對於小型和中型企業來說可能是一個障礙。解決方案：從試點項目開始，以展示投資回報率，探索基於雲的人工智慧解決方案以降低基礎設施成本。此外，尋求資金或合作夥伴以分擔投資負擔。

結論

與人工智慧 (AI) 在智慧運營領域的發展相關的挑戰很多，但從中獲得的好處絕對值得克服這些不便。因此，這些挑戰必須以分析的方式來處理，以便組織能夠實現人工智慧的效率。這將有助於提高他們運營的效率、靈活性和競爭力。

來源：

https://www.pwc.com/gx/en/issues/data-and-analytics/publications/artificial-intelligence-study.html