AI 实施失败的常见原因有哪些？

AI 实施失败通常源于业务目标不明确、数据质量不足、缺乏必要技能、与现有工作流集成不佳，以及低估变更管理或伦理考量。

成功采用 AI 需要明确与业务价值一致的目标、获取充足且相关的高质量数据，以及具备相应的技术专业知识。与旧系统的集成挑战往往构成重大障碍，而组织对新流程的抵触可能阻碍采纳。此外，未能为伦理、偏差和合规建立强大的治理机制会带来导致失败的重大风险。

了解这些常见陷阱使组织能够主动应对。这将带来更成功的部署，充分发挥 AI 在改善效率、支持知情决策、提升客户体验和实现显著投资回报方面的潜力。对这些因素的适当关注可解锁 AI 的变革性价值。