隨著人工智慧持續重塑工作場所，企業在實施 AI 的過程中正面臨著重大障礙。雖然 AI 在小規模應用中展現出良好前景，但更大規模的企業級部署卻比最初預期更為複雜和昂貴，這導致企業領導者日益持懷疑態度。
AI 實施成本攀升
企業 AI 應用正面臨嚴峻的財務挑戰，其實施成本比傳統計算環境高出兩到三倍。這些支出來自於對 GPU 等專用硬體、廣泛的生態系統元件以及全面的資料管理系統的需求。除了初始設定費用外，財務負擔還包括訓練資料、模型調優和系統維護的持續成本。
企業級 AI 實施的主要成本：
- 基礎設施：是傳統計算環境成本的2-3倍
- 資料清理投資：高達3000萬美元
- 所需專用硬體： GPU 和生態系統元件
- 持續性成本：訓練資料、模型調優、維護
資料質量危機
專家們所說的資料牆問題已成為企業採用 AI 的一個關鍵障礙。許多組織發現他們現有的資料基礎設施不足以支援 AI 實施。解決這些資料質量問題的成本可能高得驚人，一些公司僅為準備 AI 應用所需的資料就可能面臨高達3000萬美元的投資。這一挑戰尤其令人生畏，因為許多組織在過去幾十年都忽視了適當的資料管理。
技能差距和戰略規劃不足
AI 人才短缺構成另一個重大挑戰。成功實施 AI 需要的專業知識遠超基礎雲平臺認證，還包括架構、資料科學、AI 倫理、模型調優和效能基準測試等領域的高階知識。此外，許多組織在 AI 計劃中缺乏明確的戰略方向，往往在開始實施後才發現關鍵基礎設施的缺口。
所需關鍵AI技能：
- 架構專業知識
- 資料科學知識
- AI倫理理解
- 模型調優能力
- 效能基準測試
- 合成數據管理
工作場所整合及未來展望
儘管面臨這些挑戰，AI 仍在持續改變著工作場所動態。企業越來越注重 AI 素養和員工技能提升專案。人力資源部門受到的影響尤為明顯，因為他們需要在 AI 自動化和維持員工互動中的人際聯絡之間取得平衡。AI 的整合正推動組織以不同的方式看待其勞動力，強調基於技能的方法而非傳統的基於角色的結構。
復甦之路
專家預測，隨著組織重新評估其方法，企業 AI 採用將暫時出現下滑。然而，這段失望期預計將在未來幾年內導向更現實和可持續的 AI 實施。成功將需要組織專注於戰略規劃、資料質量改進，以及在團隊中培養全面的 AI 專業知識。