在发展人工智能时，企业将面临哪些困难？

​在如今愈发讲究数字化转型的当下，企业不得不积极拥抱各类新兴技术带来的改变。而人工智能作为一种颠覆性的生产工具，自然成为这其中不可或缺的一部分。但在具体落实的过程中，企业仍旧有诸多需要面临的难题。

缺乏跨学科人才

企业在将人工智能纳入应用体系时，首先需要解决人才储备的问题。在落地时，需要更多的跨学科人才，将人工智能的功能与企业发展的需求相结合。否则，割裂的功能开发与各环节的适应性将会受到较大影响，导致这项技术无法发挥出应有的作用。

技术投资起效慢

很多企业在市场竞争中，往往是盲目地跟随热点，简单地搭建一个使用相关技术的接口。这种粗放的应用形式，很难在实际采用时发挥真正的作用。不论是人员培训、系统运维还是后续的流程完善，都需要长期地进行调整。技术投资起效速度慢，中小企业难以背负成本压力。

信息孤岛

由于当下处于人工智能的高速发展期，并且暂时没有形成行业统一的模型标准。因此，各家公司对于模型的开发具有较高的保密性，以保证自己在商业竞争中的优势，形成了一个个信息孤岛。技术与信息的匮乏，导致除了大厂以外的企业很难生存。

数据质量有待提升

训练数据的质量，对于模型发展起着至关重要的影响。如果训练数据本身信息凌乱、倾向性明显或者质量低下，将会导致训练结果无法达到期待中的水平。而数据管理本身对于企业有着较高的技术要求，因此数据质量也难以得到保证。

人工智能正在逐渐改变我们对这个世界的认知，即便困难重重，它也是进步途中的必经之路。