8 Hauptprobleme mit KI -Initiativen in Enterprise

Mit so viel Begeisterung für den schnellen Fortschritt, den wir in diesem Jahr bei der Verwendung von LLMs gemacht haben, gehen einige der verbleibenden Hindernisse und Engpässe in der Regel im Shuffle verloren.

Wie bei allen früheren Technologien müssen Unternehmen ein KI -Projekt richtig einführen. Ich habe gehört, dass neue Workflows und Tools für ein Unternehmen eine Hilfe und kein Hindernis sein müssen.

Wir sprechen oft als Produktivitätsproblem darüber - wenn es korrekt eingerichtet wird, hilft das neue Projekt den Arbeitnehmern, produktiver, selbstbewusster und zusätzlich zu ihren Arbeitsplätzen zu sein. Wenn es schlecht gemacht wird, kann es sie in geringer Produktivität befestigen und tatsächlich die Arbeit hemmen, die erledigt werden muss.

Sprechen wir über einige der spezifischen Probleme, die ich in Panels und in Interviews rund um die KI -Branche gehört habe, als 2025 begann.

Mangel an Buy-in und Begeisterung

Auf diese Weise folgt AI allen anderen früheren Technologien. Ja, es ist eine leistungsstärkere Technologie mit viel Vielseitigkeit für die Implementierung-aber Sie benötigen immer noch ein Stakeholder Buy-In. Ansonsten starten Sie von einer Position der Schwäche und es ist ein harter Kampf.

Dieses Substack, das über häufige Herausforderungen geht, verwendet den Ausdruck „geringfügigem Benutzeradoption“, was im Grunde genommen bedeutet, dass die Menschen sich nicht für ein neues KI -Tool oder -System entscheiden.

Das ist ein zentrales Problem für Enterprise AI.

Übermäßig breite Richtlinien

Nehmen wir an, jemand in einem Unternehmen befiehlt jedem, „alles auf die KI zu verlegen“.

Es gibt ein paar potenzielle Probleme damit. Erstens mangelt es an Klarheit darüber, was diese Richtlinien bedeuten. Es gibt wahrscheinlich auch viele Überschneidungen und redundante Anstrengungen sowie Chaos in den Abteilungen.

Es ist besser, einen detaillierten strategischen Plan zu erstellen und von dort aus zu gehen.

Mangel an Unterstützung und Wartung

In gewisser Weise ist es einfacher, eine Initiative zu erstellen, als sie zu verwalten.

Hier kommt dieses nächste Problem ins Spiel-Angenommen, jemand ist intern oder ein Anbieter eingebaut und eine Art KI-Programm aufgebaut, aber da es in der Produktion ist, gibt es Probleme mit Adoption und Verwendung. Benutzer haben Fragen-und dies sind häufig an vordere Personen, die die Tools für wichtige Geschäftsprozesse verwenden.

Auf wen gehst du, um diese Fragen zu bügeln?

Wenn jede Abteilung sagt: "Dies ist nicht unser Problem", haben Sie eine unlösbare Situation in den Händen.

Das ist also eine andere Sache, auf die man achten muss: Nicht nur die Unterstützung in den ersten Phasen, sondern später, wenn die KI -Systeme Teil der Workflows und Geschäftsprozesse werden.

KI -Agenten und menschlicher Ersatz

Dieses Problem beginnt mit einer großen Frage - werden KI -Agenten Menschen ersetzen?

Sie können diese Eingabe von niemand anderem als Bill Gates überprüfen, wo er vorschlägt, dass wir für die meisten Dinge nicht Menschen brauchen, wenn KI auf Aszendent wird.

"Es wird einige Dinge geben, die wir für uns selbst reservieren", sagte Gates berühmt von menschlichen Initiativen. "Aber in Bezug auf die Herstellung von Dingen und das Verschieben von Dingen und das Wachstum von Nahrung werden diese im Laufe der Zeit im Grunde genommen gelöst."

Für mehr können Sie eine kürzlich von einem meiner Lieblings -Podcasts, AI Daily Brief mit Nathaniel Whittemore, anhören.

Whittemore spricht mit Nufar Gaspar und schlägt vor, dass KI -Agenten den Menschen ersetzen. Mit anderen Worten, weil sie so natürlich in der Lage sind, dass Unternehmen sie einfach anschließen und den Menschen, der den Job zuvor erledigte, loswerden und loswerden.

"Ich denke, dass Agenten von Natur aus ersetzt als die Erweiterung, zumindest in Bezug darauf, wie die Leute über sie denken", argumentiert er. "Derzeit ist der ROI, nach dem Unternehmen von Agenten suchen, mit Agenten:" Können sie etwas billiger, effizienter und schneller tun als unsere Mitarbeiter? "

Er merkt an, dass Unternehmen möglicherweise das menschliche Potenzial wieder investieren oder nicht.

"Was das nicht sagt, ist, wie Unternehmen diese neuen Effizienzgewinne nutzen werden", fügt er hinzu. "Werden sie nur die Hauptverwaltung reduzieren, oder werden sie die Zeit der Menschen reinvestieren, die jetzt in weiteres Wachstum wie diesen freigelassen wird? Sie wissen, jedes Unternehmen muss diese Entscheidungen treffen."

Diese Kluft zwischen der Theorie der KI als assistierend und der Realität von Agentenersatz ist in jedem Unternehmen ein großes potenzielles Problem.

KI -Waschen

Dies ist ein bisschen ein anderes Problem, das nicht so viel mit Unternehmensintegration zu tun hat und viel mehr mit Branding und Reputation des Unternehmens zu tun hat.

Die Grundidee ist, dass Unternehmen aufrichtig sein müssen, wenn es um die Einführung von KI geht und nicht nur Lippenbekenntnis für diese Art von Initiative anbietet. Hier sind einige unserer eigenen Forbes, die vor einigen Jahren über das Thema von Sujai Hajela berichten. Vieles davon ist jetzt noch anwendbar. (Und hier ist mehr von CNN).

"AI Wäschet" ist ein Synonym für etwas anderes wie Greenwashing, bei dem Unternehmen behaupten könnten, ökologischer als sie zu sein. Es ist nur eine beste Praxis, diese Art von Nichtübereinstimmung zu vermeiden, und die Idee, dass ein Unternehmen möglicherweise nicht „üben, was sie predigen“.

AI -Ethik ignorieren

Immer wieder sehen wir Unternehmen mit KI -Projekten, ohne über die Ethik der Sache nachzudenken - Voreingenommenheit, Datenschutzfragen usw.

Top -Zahlen in der Tech -Welt haben davor gewarnt, Ethik aus der Gleichung herauszulassen. Dies umfasst Stimmen wie Bill Gates und Elon Musk früh in der KI -Revolution sowie in jüngerer Zeit, die vor der Schnittstelle von KI mit Privatsphäre und menschlichem Datenbesitz warnen.

Mangel an Cybersicherheit

AI -Systeme müssen auch auf sichere Weise verwendet werden.

Whittemore kehrt zum Podcast zurück und spricht über die Einhaltung von Standards wie HIPAA und die europäische DSGVO. All dies ist ähnlich wichtig für die KI -Implementierung und das Design.

Mangel an guter Politik

Einfach ausgedrückt, Unternehmen brauchen eine gute Roadmap, um erfolgreich zu sein.

Auch hier ist KI in ihrem Umfang einzigartig, aber in einigen der Best Practices, die Unternehmen anwenden sollten, jedoch nicht einzigartig. Ohne einen guten Plan ist alles weniger effektiv, daher sollten Unternehmen sicherstellen, dass KI auf konkrete und definierbare Weise in ihre Geschäftsplanung einfließt.

Das ist alles vorerst: Denken Sie über diese häufigen Empfehlungen nach, wenn es um die Einführung von KI in Enterprise geht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von8 Hauptprobleme mit KI -Initiativen in Enterprise. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!