应对这 6 大 AI 集成挑战的顶级技巧

随着 AI 时代逐步到来，企业日益关注如何将人工智能最佳地集成到现有系统中。以全球饮料公司可口可乐欧洲太平洋合作伙伴为例，该公司将人工智能驱动的分析纳入其采购转型流程。这项工作带来了超过 4000 万美元的整体业务收益，其中包括每年 500 万美元的成本节约和规避支出。¹

将 AI 嵌入业务流程是数字化转型计划的关键组成部分。AI 可自动化重复性任务，帮助提升效率，助力挖掘可操作的洞察，并带来更快、更明智的决策。

AI 集成因行业、业务需求和用例而异。例如，电商零售商可能采用预测性分析进行销售预测，使用推荐引擎提供个性化产品建议，并借助配备自然语言处理 (NLP) 的虚拟助手来增强客户体验。而制造企业则可能部署 AI 智能体进行库存管理和供应链优化，对机器人资产进行预测性维护，以及使用 ChatGPT 等聊天机器人提供客户支持。

然而，对于许多组织而言，集成 AI 远非易事。他们可能会遇到兼容性问题、技术难题或业务运营中断等障碍。

以下是企业可能遇到的常见挑战，以及实现更顺畅 AI 集成流程的应对技巧。

在 IBM 商业价值研究院 (IBV) 的一项研究中，72% 的首席执行官表示，专有数据是释放生成式 AI 价值的关键。²但许多企业面临不完整、过时或孤立的数据集。根据另一项 IBV 的研究，首席数据官在使用组织数据驱动 AI 时面临的一些主要障碍包括可访问性、准确性、完整性、一致性和完整性。³

顶级技巧：

• 进行审计，以识别组织内的数据源，评估数据的当前状态，并标记任何差距或弱点。²

• 投资于数据清洗、格式化和标记。

• 建立框架，确保高质量数据，考虑准确性、完整性和一致性等维度。²

• 使用云原生数据平台，促进跨孤岛实时协作，并使数据无论位于何处都更易于访问。²

• 制定数据治理策略，作为涵盖数据收集、存储和使用的有效数据管理路线图。

集成过程需要特定的知识和技能来构建、部署和维护 AI 系统。公司可能会发现很难组建一个拥有所有合适专家的平衡团队——无论是 AI 架构师、数据科学家还是机器学习工程师。

顶级技巧：

• 通过 AI 培训和发展计划，投资于现有劳动力的技能提升。

• 在预算允许的情况下，招聘具备必要专业知识的新人才。

• 考虑提供 AI 集成服务的第三方顾问或专家。这些供应商可以在您建立长期 AI 功能的同时，弥补短期的技能差距。

AI 集成成本可能很高，尤其是在起步阶段。为了跟上当前的 AI 技术，企业可能需要升级其 IT 基础设施并对旧版应用程序进行现代化改造。还必须考虑到持续的维护成本。所有这些费用累积起来，会消耗大量财务资源。

顶级技巧：

• 采取分阶段的方法，从针对次要功能的小型项目开始。这能让您了解初期成本，评估价值与可扩展性，并为您提供衡量 AI 投资回报率的机会。

• 在考虑对旧版系统进行现代化改造时，选择更具成本效益的解决方案，例如基于云的平台、API 或中间件，以及可进行微调而非从头训练的预训练 AI 模型。

AI 驱动系统可能会无意中学习到训练数据中存在并在机器学习算法中表现出来的偏见。这些习得的偏见可能向下渗透到模型部署中，导致潜在的有害结果，例如应聘者跟踪平台对性别产生歧视，或者医疗领域的预测性 AI 工具对历史上服务不足的群体返回的准确性较低。

同时，AI 幻觉是指生成式 AI 驱动的计算机视觉工具或大语言模型产生看似正确但实际上完全捏造或不准确的输出。AI 幻觉是这些模型非确定性本质的内在特征，通常在复杂推理、长时间交互或长序列中出现。

有效集成 AI 需要主动管理与 AI 偏见和幻觉相关的风险，因为如果不加以解决，这两者都可能对公司造成损害。

顶级技巧：

• 引入培养公平性和准确性的实践，例如组建多样化的 AI 开发团队，使用具有代表性的训练数据集，并在整个集成过程中融入人在回路的方法或人工监督。

• 在 AI 生命周期的各个阶段建立缓解偏见和幻觉的流程。这包括选择最合适的学习模型，定义限制可能结果的边界并明确概率阈值，进行严格测试、持续监控和不断优化。

• 制定涵盖框架、政策和标准的 AI 治理策略，以指导负责任的 AI 开发和使用。

保护数据隐私和安全必须成为企业的优先事项。根据 IBM《2025 年数据泄露成本报告》，“不受治理的 AI 系统更易被攻破，且一旦被攻破，成本也更高。”⁴虽然该报告发现只有一小部分研究对象 (13%) 经历过 AI 模型或应用的泄露，但在这些遭泄露的对象中，97% 缺乏适当的 AI 访问控制。⁵结果，60% 与 AI 相关的安全事件导致数据泄露，而 31% 导致运营中断。⁵

顶级技巧：

• 通过采用现代、抗钓鱼的认证方法（如密钥）来加强身份安全，并对 AI 智能体等非人类身份实施强有力的操作控制。⁴

• 加强网络安全基础措施，包括访问控制、加密和密钥管理。⁴

• 定期对员工进行新兴 AI 威胁和最佳实践的培训。

• 定期更新和测试事件响应策略，纳入针对 AI 带来的独特复杂性和风险的相关场景。

变革通常会带来抵制。团队成员的这种抵制可能表现为对工作保障和岗位替代的担忧、不愿接受新技术，或对适应调整后的工作流程持怀疑态度。无论您的 AI 工具多么先进，或者它们已多么好地嵌入到您的组织中，如果采用率低，那么您所有的努力都将付诸东流。

顶级技巧：

• 从一开始就让员工参与进来，在整个 AI 集成过程中考虑他们的反馈。

• 推动思维模式的转变，将 AI 定位为旨在增强而非取代人类能力的系统，让员工能够专注于更高价值的任务。

• 提供有针对性的培训，例如与团队一起演练特定工作流程，使他们能立即看到切实的好处。

• 不仅提供关于如何使用 AI 技术的持续支持，还要提供如何解读 AI 生成的洞察以做出更明智决策的支持。

• 培育一种协作、具备 AI 准备的文化，制定与 AI 建设性合作的策略。

通过了解这些挑战并知道如何克服它们，您将能够简化集成流程，并为您的业务释放 AI 的全部潜力。