实施组织变革需要所有部门的认同。如果没有倡导者，即使最必要的变革也有可能失败。没有任何工具能够像人工智能 (AI) 那样体现这种重要性和令人紧张之间的交集。每家公司都有热切的采用者和犹豫的批评者。
虽然人工智能当然不是一个简单的工具，但围绕它的许多最常见的保留意见往往归结于对其功能的误解。为了确保公司以正确的方式评估人工智能解决方案，我们确定了四个关于人工智能的常见误解以供揭穿。有了这种新的认识，您的部门将会更加热情地将人工智能融入到他们的日常工作流程中。
误解一：人工智能将取代人类的工作
各行各业最关心的问题是人工智能将如何影响现有劳动力的工作。美国各地的仓库工人都担心“机器人”会“抢走”他们的工作。
人工智能可以而且应该减轻整个供应链中的一些工作责任。那些没有机器学习能力就需要花费太长时间的任务，以及那些太过单调或危险而无法留给有价值的人去做的任务。所有这些对于人工智能来说都是完美的。
人们担心人工智能会取代人们喜欢的有意义的工作，而这种担忧源于看到一些公司在实施人工智能时没有制定周全的战略。与所有解决方案一样，人工智能必须有目的和理由。例如，制造公司需要人工智能来从无限的数据源中突出见解。但最终的决定应该考虑在这些仓库工作的人员的观点和专业知识。
误解二：数据质量和管理是一场噩梦
在整个人工智能讨论中，另一个常见的说法是“垃圾进，垃圾出”。该警告描述了用于支持各种人工智能解决方案的数据。如果各种算法中使用的数据不准确、不最新、不相关，那么它给出的结果也不会准确、不最新、不相关。
仅仅考虑清理和管理从人工智能中获取有价值见解所需的数据量就让高管和员工感到紧张。虽然我们不能说这种担忧完全没有根据，但数据清洁度并不是一个不可逾越的障碍。
如果数据管理是阻止您的组织采用 AI 解决方案的主要障碍，请考虑与您合作的平台。构建 AI 工具的专家和培训您团队的专业人员应该让您有信心有效地使用 AI。选择能够促进持续关系的解决方案，以便从第一天起数据管理就变得更容易。
误解3：内部专业知识不足，无法充分利用人工智能
同样地，公司拒绝采用人工智能工具的第三个常见原因是缺乏内部专业知识。人工智能是一个强大的工具，但很多人并不了解。令人担忧的是，企业会投入巨资购买一种员工会因沮丧而放弃的工具。
就像学习一门新语言一样，学习人工智能是一个永无止境的过程。当今的专家时刻都会遇到新的信息。您的员工也不会例外。但是，如果我们忽略任何不能立即理解的事情，供应链本身可能就不存在了。绝对不是现代形式。
担心您的组织没有足够的内部专业知识是最合理的担忧。但这也是开始的最佳理由。随着时间的推移，人工智能能力只会变得更加复杂。保持竞争力的最佳策略是立即开始学习一切你能学习的东西。
误解四：人工智能工具使公司面临安全风险
最后，由于数据安全方面的担忧，公司不愿采用人工智能工具。
任何处理大量数据的公司都应采用最佳实践来保护数据隐私和安全。建立信任的基础对于公司和客户来说都是不可协商的。但要将最佳实践升级为主动方法，人工智能正是能够帮助企业保持安全的东西。
人工智能工具可以自动检测和预防威胁。它可以为 IT 团队提出建议，以建立更好的安全措施。
