教育新闻网到2030年，人工智能的总额预计将达到15.7万亿美元，但三个主要方面会阻止公司成功采用人工智能。
IBM数据和沃森AI总经理Rob Thomas在最近的大数据LDN会议上发表了主题演讲，讨论了通常会成为实施AI计划的三个主要因素。
Thomas将AI的潜力描述为“我们一生中将看到的最大机会”，他提出以下建议：
1.缺乏数据素养
人工智能的潜力绝不会让业务领导者失去。根据麻省理工学院的一项调查，有85%的人将AI视为从公司数据中获取价值的机会。
但是，由于不确定如何将AI融入业务实践中，决策者通常难以充分利用AI。
根据麻省理工学院的同一项研究，有81%的业务领导者无法掌握AI开发所需的数据。
Thomas补充说：“没有IA信息架构就没有AI。”
IBM总经理继续介绍了公司可以成功实施AI的步骤：
1.现代化：公司数据需要存储在多云环境中。这将实现信息体系结构的想法，该构架可以为用户提供“选择和灵活性”，并减少了不断组装的需求。
2.收集：然后需要收集数据，以便建立可以简单访问的基础。
3.组织：没有相应的分析基础，数据基础就不算什么，分析也必须通过集成，清理，归档和治理来组织。
4.分析：组织后，必须对数据进行缩放以开发高级分析和AI模型管理。
5.注入：最后一步涉及将成熟的AI模型实施到公司实践中，包括信任AI做出决策，解释那些决策并发现偏见。
2.缺乏信任
缺乏信任是实施AI的重大障碍。毕马威(KPMG)的一项研究发现，只有35%的业务决策者相信公司内部使用(AI)和分析技术。
为了对此进行修改，建议了三个步骤：
1.了解数据的来源。
2.了解AI模型如何做出决策。
3.识别模型缺陷，例如偏差，异常。
3.永远存在的技能差距
根据Thomas的说法，采用AI的另一个陷阱是数据技能方面的供需不匹配。
他表示，尽管对数据科学家有需求，但“供应不足之需”，该领域存在20万至500,000的强大技能缺口。
