人工智能对中小企业来说危险吗？
如果您尚未准备好采用 AI 该怎么办？
这些挑战会很快得到解决吗？
下一步
过去几年，人工智能 (AI) 取得了长足进步，如今为企业带来了一系列爆炸性的好处。对于许多中小企业来说，有些功能触手可及，例如自动记笔记和转录、综合复杂信息或起草政策。其他 斯洛文尼亚电话号码数据 功能，例如改进或自动化估算、预测需求或优化调度的能力，则需要前期投入更多的时间和金钱。
无论如何，了解一些限制和注意事项是值得的。了解这些可以帮助您管理您的期望并避免产生不必要的风险或成本。
首先，必须区分生成式人工智能和人工智能驱动的解决方案。生成式人工智能旨在生成内容——例如，你向ChatGPT或 Gemini AI 提问，它会生成答案。另一方面，传统人工智能通常基于机器学习（使用数据训练人工智能），可用于分析、预测、自动化或解决复杂问题。
说到人工智能解决方案，数据是关键。
人工智能对小型企业有哪些不利之处？如何克服这些不利之处？
有些“缺点”实际上更像是采用道路上的警告或障碍。例如，许多传统的人工智能解决方案需要经过大量数据的训练才能发挥作用——这个过程可能既昂贵又耗时。您可能需要的高技能资源、软件和硬件也可能非常昂贵。以下是一些问题的细分以及如何解决这些问题的建议。
挑战 问题 回复
成本
对于 AI 解决方案而言，数据是关键。但收集和清理 AI 解决方案所需的大量结构化数字数据通常需要高薪聘请您可能没有的专家，例如数据工程师或机器学习运营团队。您可能还需要服务器和计算能力。
所有这些加起来就够了。
仔细为您的 AI 设定目标，并确保您知道在何处以及如何在您的业务中应用它。
然后评估项目的可行性、复杂性、风险和收益。
权衡收益与预期成本，以确保回报足够。
执行
如果您的业务是基于纸质的，那么您的第一步就是将所有相关信息数字化。
然后您将需要花费相当多的时间使用数据来训练您的人工智能。
每个成功的 AI 解决方案背后都需要大量的数据准备、培训和监督——特别是如果您有兴趣将 AI 应用于核心流程。
如果您没有历史数据，另一种选择是购买合成数据。
合成数据可以复制真实数据的特征和模式，而无需依赖实际的消费者或企业数据。其优点是隐私、可用性以及丰富数据集的可能性。但是，如果数据与您的业务不完全相关，它就不会那么有效。
许多采用 AI 的途径都需要先进行数字化转型。确保您拥有现代化的系统来数字化您的信息，并寻找已经由 AI 提供支持的系统。
受益时机
新的 AI 解决方案可能需要很长时间才能开始产生高质量的结果。“首次运行”并不总是准确的，您可能需要重新训练。
可能需要比您希望更长的时间才能开始实现预期的运营效益或看到投资回报 (ROI)。
确定编译和数字化数据（如有必要）以及训练和重新训练 AI 解决方案需要多长时间。
在决定开始之前，请将这些信息与预计成本一起考虑。
您还需要考虑人工智能在工作中出现不准确情况的风险级别。
伦理
道德问题包括用于训练 AI 的数据偏见、法律、版权和透明度问题，而解决这些问题需要时间。例如：
您是否使用过个人身份信息？（通常，您不应该使用。）
你的数据有偏差吗？它足够多样化吗？
这些数据是否已获准用于培训？
即使你只是使用现成的生成式 AI 工具，你知道它的来源是什么，或者它是否依赖于受版权保护的信息吗？
您的训练数据或数据源中是否存在您不想透露给您的员工或客户的知识产权？
清理输入给人工智能的数据并验证其合理性，即公正、不含敏感的个人身份信息，并获准用于训练。
使用具有良好代表性的多样化数据集，并获得数据所有者的许可（如果适用）。
所有这些都将有助于确保您能够信赖所获得的结果。
在良好的数据治理中，数据丰富阶段常常被遗忘——用更准确、更多样化的信息增强您的数据，以更好地训练您的人工智能。
人类参与 有人说，人类应该站在人工智能的肩膀上——换句话说，你不能将人类排除在外。
你需要在训练端有一个真人来收集和清理你的数据，并将其提供给人工智能。
您还需要一个接收端的真人来验证输出并确保人工智能没有产生幻觉或编造信息。
你也可以将此视为可靠性和信任问题——你不能只是让你的人工智能“放任不管”。
即使您只是使用生成式人工智能来合成笔记，您也需要在业务中采用一定程度的数据完整性。如果您的笔记不够详细或条理不清，结果可能就没那么有用。
建立能够有效训练 AI 模型的高质量数据管道和数据仓库可能遥不可及。购买支持 AI 或由 AI 驱动的商业解决方案是更有效的采用途径：现代系统已经通过为员工提供建议的“最佳下一步行动”来提高生产力（而不是必须自己分析大量信息）。
维护 历史数据就是历史数据。它并不总是考虑全新的信息（取决于方法或算法）或知道未来会发生什么。 计划持续为你的人工智能提供数据。随着你为其提供所需的结构化信息，你的结果将随着时间的推移而改善。
考虑到所有这些，对于大多数中小企业来说，采用人工智能最具成本效益的途径是投资于由人工智能驱动或嵌入人工智能的商业化技术——除非您的企业有兴趣、有能力和资金来配备一支数据工程师和数据科学家团队来构建管道和工作流程、数据仓库等。话虽如此，现成的人工智能的缺点可能包括有限的定制、依赖供应商进行更新以及灵活性、集成和长期适应性的限制。
如果您购买的是商业解决方案，请确保您信任它。
人工智能对中小企业来说危险吗？
尽管人工智能有很多好处，但也存在一些隐患——但只要你了解它们是什么，就不难避免。例如：
相信人工智能总是准确的，这是很危险的。人类必须验证结果。
不知道使用哪些数据源来训练 AI 是很危险的。了解正在使用哪些数据、数据来源在哪里、数据中包含什么以及数据托管在哪里。
不使用高质量、完整、全面的数据来训练你的人工智能是很危险的。请仔细评估你使用的数据的完整性、偏差和风险。
在不知道数据最终会流向何处或将如何用于商业用途的情况下，将商业智能提供给商业 AI 解决方案是危险的。请确保您对此有所了解并感到自在。
如果您购买的是商业解决方案，它应该提供一个安全的封闭环境，并且不会将您的数据货币化——换句话说，它应该保护和保障您的数据。确保您信任它。
如果您尚未准备好采用 AI 该怎么办？
成熟的企业是数据驱动的企业，而数字化业务的建立才是真正的起点。许多中小企业，尤其是那些仍然依赖纸张的企业，在开始采用人工智能之前，需要进行数字化转型。
您可以通过以下方式采取一些初步措施：
实施维护和存储数据的解决方案和系统
尝试简单的人工智能解决方案，例如聊天机器人
与人工智能顾问合作，获取有关高价值用例的建议
根据您的业务评估您的技术堆栈，确保每个核心流程或功能都得到技术和系统的良好支持
这些挑战会很快得到解决吗？
人工智能正在飞速发展，但它对高质量数据的根本依赖不太可能在短期内改变。这种依赖将继续成为许多中小企业面临的最大障碍。
此外，我们还不知道的风险可能会出现——来自不良行为者、深度伪造等的威胁。在这种背景下，通过强有力的网络安全措施保护您的数据至关重要，尤其是当数据包含知识产权时。
最终，如果您正在考虑将 AI 添加到您的业务中，那么现在就开始吧。只需确保您知道自己要做什么，这样您就可以选择最适合您的需求、目标和预算的工具或路径。
下一步
下载 BDC 的免费指南《让您的企业做好AI 准备》可了解如何让您的企业做好 AI 准备并规划其实施。
