从改变生活的实施，如医疗诊断成像和自动驾驶汽车，到不起眼的用例，如虚拟助手或机器人吸尘器--人工智能正在被用来解决一系列令人难以置信的问题。
 

 
尽管广泛的人工智能实施工作，然而，有效的人工智能工具的开发仍然远非易事。团队可以预期在这个过程中会遇到相当多的障碍。
数据是开发人工智能算法的最重要元素之一。请记住，数据产生的速度比以往任何时候都快，但这并不意味着正确的数据很容易得到。
 
低质量、有偏见或不正确的注释的数据（最多）会增加一个步骤。这些额外的步骤会拖慢你的速度，因为数据科学和开发团队必须在实现功能应用的过程中解决这些问题。
 
在最坏的情况下，有问题的数据会破坏一个解决方案，以至于它不再能被挽救了。不相信吗？这正是亚马逊花了数年时间建立一个性别歧视的招聘工具，该公司最终将其废弃。
 
刚开始的时候
一旦你有了高质量的数据，你的工作还远远没有结束。相反，你需要将其转换为机器可读的格式--这个过程有许多挑战。
 
例如，在金融和医疗等高度管制的行业，数据将需要被仔细地去识别，以确保它符合隐私标准。
如果你采购的是国际数据，你还需要遵守数据来源国的数据共享法律。这个过程听起来就像在i's上打点，在t上划线--但对数据的遵守需要对复杂的监管环境有深入了解。
 
计算数字
当然，如果没有一个团队将数据转化为可以告知人工智能模型的洞察力，那么数据就什么都不是。
 
如果你的组织内部缺乏一个训练有素的数据科学团队，你可能不得不雇用或外包这些能力。
即使你的名册上有一个经验丰富的工程师团队，注释原始数据所需的大量时间也会妨碍实际的算法开发。
 
员工不可能因为你让他们从事低价值的工作就减薪。
 
这些障碍当然会增加开发过程的复杂性，但它们不应该成为破坏因素。相反，一个精心构建的计划可以帮助你避免其中的一些障碍，而当其他障碍出现时，你可以逐一清除它们。
 
克服常见AI应用开发障碍的3个步骤
记住：最大限度地提高效率和成果
人工智能开发过程是迭代的，每一次迭代都是为了提高模型的准确性和范围。当你开始计划自己的开发之旅如何展开时，请关注以下三个步骤。
 
1. 为主要任务寻找合适的合作伙伴
数据来源、注释和去识别可以消耗数据科学家80%以上的时间。
 
利用合适的合作伙伴的专业知识可以节省你的人工智能团队的大量时间和精力。你想让你的团队利用你付给他们的技能，而不是执行平凡的数据清理功能。
除了确保你的团队可以自由地把他们最好的技能发挥出来，一个有经验的合作伙伴可以帮助你追踪到最高质量的内容来训练你的人工智能数据模型。
 
Gartner研究公司预测，到2022年，85%的人工智能实施将由于输入的偏差而在输出中产生错误。有了合适的合作伙伴帮助你寻找和注释数据，你可以避免 "垃圾进入产生垃圾排出 "的昂贵情况。
 
2. 用明确的用例和客户需求来调整利益相关者
构建一个人工智能解决方案是一项相当大的投资，需要许多具有不同角色的参与者。
 
拥有不同的经验和观点对成功实施人工智能至关重要，但前提是这些利益相关者对项目的目标保持一致。
对理想结果的不同看法之间的现有差距只会随着开发过程的进展而扩大，所以花时间将这些误解及早扼杀在萌芽状态是很重要的。
 
花时间与所有利益相关者和团队一起建立明确的目标和成功标准。这个小的前期投资将花费你的时间和金钱，但从长远来看，它将使参与者在项目期间保持一致，从而节省你的时间。
 
3. 正确对待，一次一个实施
人工智能是非常强大的，但它不是银弹；仍有许多业务问题，人工智能并不是一个合适的解决方案。与其把人工智能扔到墙上，看看什么东西能坚持下去，企业应该从优先考虑最有意义的用例开始。
 
你是否想过滤大量的数据？人工智能是一个很好的选择。如果你想发现模式，它同样有能力，而且软件可以轻松扩展到超过数百万的人类分析师。
 
从简单或成熟的人工智能实施开始，提供最简单和最快速的回报途径，并将通过这些冒险获得的经验用于更复杂的未来项目。
总结
 
创建一个人工智能应用程序并不容易，但潜在的回报是巨大的。在整个过程中，要对你的团队可能遇到的潜在陷阱保持清晰的认识。
 
你的潜在陷阱包括数据来源和注释问题，人员短缺，技能差距，以及缺乏对共同目标的一致性。
 
构建一个考虑到这些障碍的计划。从以上三个步骤开始，你就可以顺利地实现有效的人工智能实施。