如今，人工智能(AI)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于人力資源、供應(yīng)鏈、多層次營銷等各個領(lǐng)域。很多企業(yè)在數(shù)據(jù)科學(xué)家身上投入了大量資金，以引領(lǐng)數(shù)據(jù)團隊實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長。風(fēng)險和混亂都是人工智能項目失敗的常見原因和主要因素。這是因為替換已經(jīng)熟悉工作流程的員工是一個非常困難的決定。資金、培訓(xùn)、時間的投入是很多企業(yè)不容易接受的一大風(fēng)險。

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即使在選擇了人工智能之后，由于缺乏合適的數(shù)據(jù)，問題也沒有得到解決，算法無法正確處理不好的數(shù)據(jù)。所以，企業(yè)團隊的很多時間都被浪費了。此外，人工智能并不是一個單一的過程或技術(shù)，而技術(shù)熟練的員工需要更高薪酬，但如果企業(yè)預(yù)算不多，那么在沒有人工智能專家的情況下，客戶就不會對企業(yè)的人工智能服務(wù)感興趣。這些是大多數(shù)移動應(yīng)用開發(fā)公司中人工智能失敗的常見原因。

人工智能是一個能夠規(guī)劃、學(xué)習(xí)、推理、解決問題、知識表達、感知、運動、操作的系統(tǒng)。它在某種程度上也可能具有社會智力和創(chuàng)造力。如今，人工智能能夠推薦購買物品，檢測信用卡欺詐，甚至識別圖片中的人臉。到目前為止，人工智能分為兩類：狹義人工智能和通用人工智能。狹義人工智能的例子可以是蘋果的Siri或微軟的Cortana，而通用人工智能的例子可以是電影《終結(jié)者》中的Skynet(之后尚未成為現(xiàn)實)。在未來幾年，人工智能可能會撰寫論文，駕駛車輛，甚至實施手術(shù)。

人工智能在實施的各個項目中都取得了巨大的成功。某些數(shù)據(jù)咨詢公司還將人工智能集成到他們的項目中，這將有助于廣告和媒體機構(gòu)進一步開展他們的活動。然而，人們一致認(rèn)為，并非所有實施人工智能的公司都取得了成功。高達85%的人表示人工智能并不成功。一些調(diào)查顯示，這些障礙來自于高層管理人員的阻力，以及未能給他們留下深刻印象。管理層首先看到的是投資回報。這是一個很大的障礙。有時看起來很好的項目往往會遇到麻煩。

來自Dimensional Research的一份報告指出，10個人工智能項目中有8個失敗了，而96%的項目在數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)標(biāo)簽和建立模型信心方面遇到了問題。作為這一失敗的另一個例子，來自Facebook、Amazon、微軟和Adobe等公司的代表都選擇使用名為神經(jīng)機器翻譯的人工智能工具，因為它能夠非?？焖俚匾?2種語言使內(nèi)容實現(xiàn)本地化。23%的人表示正在使用該技術(shù)(以及該工具)。

這些項目失敗的部分原因可能是：

1.干擾

2.溝通障礙

3.開始之前就失敗

4. 缺乏數(shù)據(jù)專業(yè)人才

5.內(nèi)部人才/軟件

6. 害怕失業(yè)

7. 簡單開始

1.干擾：在人工智能項目的實施時，往往會出現(xiàn)一些干擾，例如提出“我們可以實施另一個項目，其成本也要低得多”等問題，如果企業(yè)更加關(guān)注項目的投資回報率(ROI)，那么需要怎么辦?確保企業(yè)第一個基于人工智能的項目是面向業(yè)務(wù)的，實現(xiàn)了關(guān)鍵績效指標(biāo)，并且與組織的愿景和使命聲明保持一致。相信這樣一個項目的成功對企業(yè)都有很大的意義。

2.溝通障礙：當(dāng)數(shù)據(jù)科學(xué)家使用技術(shù)術(shù)語與其企業(yè)管理層溝通時，這個障礙必然會顯現(xiàn)出來。企業(yè)管理層與數(shù)據(jù)科學(xué)家在項目的溝通中，管理層更加關(guān)注企業(yè)管理，數(shù)據(jù)科學(xué)家并不能通過人工智能技術(shù)打動他們，告訴他們業(yè)務(wù)將如何發(fā)展。此外，企業(yè)的優(yōu)先事項必須與其項目保持一致。管理層會很高興聽到這些內(nèi)容，并且提供更多機會。

3.開始之前就失?。喝藗儠龅揭恍┛赡懿幌胱龅氖虑?，但它可以有利于項目的開展。想象一下，一家企業(yè)在一個項目上花了大量的資金或精力，而在實施之后，其客戶卻表示這不是他想要的結(jié)果，那么將注定失敗。所以，在真正開始其項目之前，企業(yè)需要準(zhǔn)備一些輸出和報告，可以向其客戶展示，并讓他們認(rèn)同看到的內(nèi)容。即使客戶可能不認(rèn)同，企業(yè)也沒有太大損失。而企業(yè)現(xiàn)在知道客戶想要什么的結(jié)果，因此可以從客戶的需求開始。

4.缺乏數(shù)據(jù)專業(yè)人才：組織通常更愿意給新手、畢業(yè)生或幾乎沒有任何工作經(jīng)驗的員工機會。其原因很簡單，可以節(jié)省成本，但這是很大的錯誤。他們實際上在是浪費資金。沒有經(jīng)驗的員工會找一些沒有完成項目(甚至沒有開始)的借口。該組織需要的是開發(fā)過一些人工智能項目的豐富經(jīng)驗的專業(yè)人才，并將其提交給一些客戶。

5.內(nèi)部人才/軟件：在企業(yè)內(nèi)部培養(yǎng)人才是一個不錯的選擇，但如果每次使用相同的人才，如何確保內(nèi)部人才掌握新的知識。內(nèi)部人才是否與其他技術(shù)社區(qū)有著更多的交流?如果沒有交流，企業(yè)需要從外部使用開發(fā)人員。

6. 害怕失業(yè)：雖然人工智能可以給組織帶來巨大的變化和利潤，但對于那些不了解的人員來說，人工智能可以做工作人員可以做的事情。從執(zhí)行物理任務(wù)到做出邏輯決策，人工智能可以處理所有事情。這在其高級的階段可能會對實施組織的員工構(gòu)成威脅。因此，可能會有人阻礙人工智能的實施，否則他們將會失去工作。

7. 簡單開始：在缺乏簡單規(guī)則實現(xiàn)的情況下，企業(yè)的人工智能項目將毫無價值。有傳言說，復(fù)雜的項目會取得成功，但過于復(fù)雜的項目會耗費很多時間。所以，項目應(yīng)該以一種簡單的方式開始。

此外，上述原因項目也可能由于預(yù)期與項目在實際時間范圍內(nèi)的實際情況不一致而失敗。盡管人工智能技術(shù)有很多光環(huán)，但某些情況也可能會出錯。例如，優(yōu)步公司試點運營的自動駕駛車輛在撞人時遇到了問題，可以提到人工智能算法或程序沒有正確編碼。在其他情況下，它可能是作為人工智能的某些查詢的答案而提供的不正確數(shù)據(jù)。

人工智能系統(tǒng)失敗的另一個原因可能是不完整的數(shù)據(jù)集。每當(dāng)人工智能系統(tǒng)需要接管時，必須對所有問題進行訓(xùn)練，并將其答案存在于數(shù)據(jù)集中。如果在培訓(xùn)期間數(shù)據(jù)集不完整，人工智能將無法實時響應(yīng)情況。

此外，算法可能會出錯。這是因為它們是由一些開發(fā)人員開發(fā)的。開發(fā)算法的人員很可能偏向某個特定的門派。在工作選擇過程中，如果算法偏向某個特定部門，招聘公司可能會找不到合適的候選人。

有時傳感器的錯誤可能導(dǎo)致人工智能出現(xiàn)問題。在這種情況下，人工智能將保持原始狀態(tài)(完全回滾)。需要對人工智能系統(tǒng)進行全面培訓(xùn)，以了解可能遇到的任何情況。請記住，如果開發(fā)人員在設(shè)計上偷工減料，或者缺少正確的信息，都必然會導(dǎo)致失敗。