理的好处显而易见，但企业必须应对多项挑战才能成功实施这项技术。这些挑战包括将人工智能与现有系统集成、确保数据隐私和安全以及管理组织内部的文化转变。下一章将详细探讨这些挑战并提供克服这些挑战的策略。
克服人工智能代理采用障碍
集成：一项技术挑战
将 AI 代理与现有系统和工作流程集成对企业来说是一项重大挑战。许多公司都在努力应对与新 AI 技术不兼容的旧系统。Gartner 的一项调查显示，54% 的 AI 项目未能从试点转向生产，通常是由于集成问题。
事实——人工智能是否兑现了它的承诺？
为了克服这一障碍，公司必须对当前的 IT 基 加拿大电话格式 础设施进行全面评估。尽早发现潜在的兼容性问题至关重要。使用中间件解决方案或 API 可以弥合旧系统和新 AI 代理之间的差距。IBM（以及 Emplibot 的首选）等公司提供混合云解决方案来解决集成问题。
数据：隐私和安全问题
AI 代理严重依赖数据，这带来了一系列挑战。数据 发送特别客户答谢电子邮件的 7 种方法 隐私和安全是实施 AI 的企业的主要关注点。IBM 的《数据泄露成本报告》指出，2022 年数据泄露成本平均为 435 万美元，比 2021 年增长 3%，创下《数据泄露成本报告》发布 17 年来的最高纪录。
为了应对这些风险，公司应实施强有力的数据治理政策。敏感数据加密和遵守 GDPR 或 CCPA 等法规是必要步骤。定期进行安全审计和对员工进行数据处理最佳实践培训也是必不可少的。与网络安全专家合作可以帮助加强人工智能系统抵御潜在威胁。
人为因素：抵抗与再培训
员工抵制采用人工智能是一个重大 新闻 美国 问题。普华永道的一项研究发现，37% 的员工担心自动化会危及他们的工作。这种担忧可能会导致反对实施人工智能。
公司可以通过透明地沟通 AI 在组织中的作用来解决这个问题。重要的是要强调 AI 代理将如何增强人类的工作，而不是取代它。全面的培训计划以提高劳动力的技能是必要的。例如，亚马逊已承诺投入 7 亿美元为其员工进行再培训，以迎接 AI 时代。
变革管理在此过程中发挥着关键作用。公司应让员工参与 AI 采用过程，收集他们的反馈并主动解决问题。这种方法可以将组织内的潜在抵制者转变为 AI 拥护者。
道德人工智能：势在必行
随着人工智能代理在商业运营中越来越普遍，道德考量也成为关注的焦点。人工智能决策中的偏见、缺乏透明度以及人工智能的潜在滥用都是重大问题。
为了解决这些问题，公司必须为人工智能的使用制定明确的道德准则。定期审核人工智能系统以检查是否存在偏见是必要的。人工智能驱动的决策（尤其是影响客户或员工的决策）的透明度至关重要。成立人工智能道德委员会可以监督企业对人工智能的负责任使用。
微软的 AI 道德检查清单为制定道德 AI 框架提供了一个很好的起点。它涵盖了公平性、可靠性、安全性、隐私性、包容性、透明度和问责制等方面。