時代在進(jìn)步，科技在發(fā)展，人工智能這項先進(jìn)技術(shù)已經(jīng)滲透到了人力資源、供應(yīng)鏈、多層次營銷等各個領(lǐng)域。說到人工智能，小編立馬就想起了多年前看過的威爾史密斯主演的一部電影——《我，機(jī)器人》。記憶最深刻的就是片中擁有人工智能的機(jī)器人開始不受控制，學(xué)會了獨(dú)立思考，并向人類做出反抗。這不禁引發(fā)人們深思，人工智能到底好還是不好？應(yīng)不應(yīng)該開發(fā)？

風(fēng)險和混亂是人工智能項目失敗的常見因素和主要因素。由于員工已經(jīng)熟悉工作流程，要替換現(xiàn)有流程是一個非常困難的決定。 資金、培訓(xùn)和時間的投入是公司難以承擔(dān)的巨大風(fēng)險。即使在選擇人工智能之后，由于缺乏相應(yīng)的數(shù)據(jù)，問題仍然沒有得到解決。算法不能正確處理數(shù)據(jù)。因此，團(tuán)隊就浪費(fèi)了大量和資源。

此外，人工智能不是一個單一的過程或技術(shù)。如果預(yù)算不夠，那么在缺少人工智能專家的情況下，客戶就不會對你公司的人工智能服務(wù)感興趣。這些都是大多數(shù)移動應(yīng)用開發(fā)公司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、知識表示、感知、運(yùn)動和操作的系統(tǒng)。在某種程度上，人工智能可能具有社會智力和創(chuàng)造力。今天，人工智能能夠推薦購買的商品、娛樂用戶、發(fā)現(xiàn)信用卡上的欺詐行為，甚至能夠識別圖片中的面孔。

到目前為止，人工智能被分為兩類——狹義人工智能和普通人工智能。狹義人工智能方面，比如蘋果的Siri、微軟的Cortana；而一般人工智能則類似于《終結(jié)者》中的SKYNET(后者尚未成為現(xiàn)實)。在未來幾年里，也許可以通過人工智能編寫文章、駕駛汽車，甚至可以達(dá)到做手術(shù)的程度。

目前，人工智能在各種項目中取得了巨大的成功。某些數(shù)據(jù)咨詢公司還將人工智能納入其項目，以幫助廣告和媒體機(jī)構(gòu)進(jìn)一步開展活動。然而，并非所有使用人工智能的公司都取得了成功，這是一個公認(rèn)的事實。高達(dá)85% 的公司都失敗了。根據(jù)一些調(diào)查結(jié)果，人工智能發(fā)展的障礙主要來自高級管理層的抵制，以及對人工智能缺乏認(rèn)識和了解。管理層首先要求高投資回報，這是一個的巨大障礙。因此，那些看起來很有希望的項目有時候會落空。

來自 dimensional Research 的一份報告指出，10個人工智能項目中就有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。另一個失敗案例是，F(xiàn)acebook、亞馬遜、微軟和 Adobe 的代表都選擇使用名為神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）的人工智能，因為它能夠非常迅速地將72種語言的內(nèi)容本地化。然而，這項技術(shù)(還有這個工具)僅被23% 的人使用。這些項目失敗的一些原因可能是:行家溝通失敗還未開始就已失敗缺少數(shù)據(jù)專家內(nèi)部人才 / 軟件害怕失業(yè)簡單開始

當(dāng)提到人工智能項目的實施時，首先會有行家在周圍擾亂，比如“讓我們繼續(xù)(不同項目的名稱)”。它的成本也低得多。” 問題不在于項目的類型，而在于項目最能吸引投資回報率(ROI)。那該怎么辦？確保您的第一個基于AI的項目面向業(yè)務(wù)，實現(xiàn)KPI，并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你和企業(yè)來說意義重大。

當(dāng)你是一個數(shù)據(jù)科學(xué)家，并且正在使用技術(shù)術(shù)語與管理層溝通，就會出現(xiàn)溝通障礙。管理層根本無暇管你如何進(jìn)行項目，因為他們已經(jīng)有很多事情需要處理了。不要教他們?nèi)斯ぶ悄?，只需要告訴他們?nèi)绾伟l(fā)展公司。此外，公司的優(yōu)先級必須與你的項目一致。他們會很高興聽到你的建議，然后給你一個機(jī)會。

一些你可能不想做的事情，但是它可以發(fā)揮極大的作用。想象一下，你在項目上投入了大量資金，但是客戶告訴你，這些規(guī)范并不是他想要的。那么，你就死定了。所以，在真正開始項目之前，做好充分準(zhǔn)備，比如準(zhǔn)備一些演示和報告，展示給客戶，并引導(dǎo)客戶同意他所看到的內(nèi)容。即使客戶不同意，你也不會遭受任何損失。知道了客戶的需求后，你就可以從客戶規(guī)范開始了。

組織通常傾向于給那些應(yīng)屆畢業(yè)生或者沒有工作經(jīng)驗的新手一個機(jī)會。原因很簡單——節(jié)省開支。而這就是最大的錯誤。以節(jié)約成本為名義，聘用職場新手，實際上公司是在浪費(fèi)資源。屆時，項目沒有完成，他們就會想出一個又一個的借口來推脫自己的責(zé)任。組織需要的是一個經(jīng)驗豐富的員工，來開發(fā)人工智能項目，并將其推送給客戶。

培養(yǎng)內(nèi)部人才是一個不錯的選擇，但是如果公司每次都使用同樣的人才，他們?nèi)绾未_保內(nèi)部人才擁有最新的知識。公司是否具備內(nèi)部人才？如果沒有，公司需要聘用海外開發(fā)人員。

雖然人工智能可以給組織帶來巨大的變化和利潤，但對于那些不知道的人來說，人工智能能夠做到我們今天人類所做的事情。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的事情。這在其最后階段可能對執(zhí)行該計劃的組織的雇員構(gòu)成威脅。因此，可能會有人阻礙人工智能的實現(xiàn)，否則他們就會失去工作。

在沒有試試簡單規(guī)則之前，你的人工智能將不具有任何價值。人們說復(fù)雜的項目會成功，但是過于復(fù)雜的項目會消耗很多時間。因此，項目應(yīng)該以一種簡單的方式開始。其他原因：除了上述原因，也可能存在其他因素導(dǎo)致項目失敗，因為在給定的時間期限內(nèi)，你的期望可能會與實際有沖突。

盡管人工智能有很多光環(huán)，但有些問題可能會出現(xiàn)，或者已經(jīng)出現(xiàn)了。舉個例子，一輛試運(yùn)營的Uber自動駕駛汽車在行駛時撞死了一名行人。你可能想到算法錯誤，或者程序沒有被正確編碼。換做其他情況，就可能是因為數(shù)據(jù)錯誤，以至于向人工智能提供了一些錯誤的指令。

人工智能系統(tǒng)失敗的另一個原因很可能是數(shù)據(jù)庫不完整。每當(dāng)人工智能系統(tǒng)需要接管時，必須對數(shù)據(jù)庫中所有的問題和解決方案進(jìn)行測試和訓(xùn)練。如果在訓(xùn)練過程中遇到數(shù)據(jù)不完整，人工智能將無法實時響應(yīng)這種情況。此外，算法也可能出錯。這是因為它們是由人類創(chuàng)建的。算法開發(fā)者可能偏向于某個特定的方向。在工作選擇過程中，如果算法偏向于某個特定的方向，招聘公司可能無法找到最合適的候選人。

有時候傳感器可能不會給人工智能響應(yīng)問題。這種情況下，人工智能必將失敗，仍保持原來的狀態(tài)(完全回滾)。人工智能系統(tǒng)需要進(jìn)行全面測試和訓(xùn)練，以找出它可能會遇到的任何情況。