跟著越來(lái)越多的數(shù)據(jù)來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)和虛擬實(shí)際設(shè)備等技能，木片烘干機(jī)人工智能和自動(dòng)化將不只是辦理這些數(shù)據(jù)的必要條件，而且也是支撐日益緊張的商業(yè)網(wǎng)絡(luò)的重要要素。   　　“經(jīng)過(guò)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)，作業(yè)場(chǎng)所的復(fù)雜性和重復(fù)性將會(huì)緩解，因而愈加靈敏。跟著商業(yè)國(guó)際變得越來(lái)越無(wú)鴻溝和更具競(jìng)爭(zhēng)力，這是十分需求的東西。”思科公司在英國(guó)和愛(ài)爾蘭的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)擔(dān)任人David Goff解說(shuō)道。   　　然而，要取得許多優(yōu)點(diǎn)，安排及其決議計(jì)劃者需求確保處理方案處理問(wèn)題或補(bǔ)償距離。 “沒(méi)有清晰的戰(zhàn)略，投資報(bào)答就不太可能完成規(guī)模化?！盡atthews澄清道。像人工智能和自動(dòng)化這樣的新技能無(wú)法完成。不管選用何種技能，企業(yè)決策者都需求斷定修正或斷定怎么改進(jìn)體系和實(shí)踐的問(wèn)題，以便將某些內(nèi)容整合到運(yùn)營(yíng)中。

    Spiceworks公司的一項(xiàng)查詢發(fā)現(xiàn)，由于作業(yè)場(chǎng)所缺少運(yùn)用事例，50％的安排尚未施行人工智能。還有29％的受訪者表明，木片烘干機(jī)安全和隱私方面的問(wèn)題阻礙了人工智能的選用，緊隨其后的是對(duì)本錢的憂慮。從這個(gè)視點(diǎn)來(lái)看，整合這項(xiàng)技能的應(yīng)戰(zhàn)源于對(duì)不知道的驚駭，而不是實(shí)踐運(yùn)用的驚駭。   　　實(shí)踐上，在這個(gè)階段并沒(méi)有許多的企業(yè)運(yùn)用這種技能，“由于盡管這種技能存在于顧客和利基案子中，但還沒(méi)有為企業(yè)構(gòu)建易于施行的處理方案。”Ivanti公司產(chǎn)品總監(jiān)Ian Aitchison說(shuō)道，“它處于老練的前期階段，顧客實(shí)踐上已超過(guò)企業(yè)。由于供應(yīng)商將預(yù)先構(gòu)建的人工智能技能作為供給給客戶的效勞優(yōu)勢(shì)，因而其運(yùn)用變得愈加簡(jiǎn)單?！?  　　假如一個(gè)安排的領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)的確決議整合人工智能和自動(dòng)化，那么需求戰(zhàn)勝許多應(yīng)戰(zhàn)，其間包括操控、缺少技能和留傳體系。   　　

   人工智能和操控：企業(yè)有必要能夠操控人工智能擬定決議計(jì)劃的規(guī)模，即能夠改動(dòng)“不通明”的才能，木片烘干機(jī)而人工智能做出的決議計(jì)劃不簡(jiǎn)單解說(shuō)，人們希望其保持通明且能夠解說(shuō)其成果。Pegasystems公司技能官Don Schuerman解說(shuō)道，“當(dāng)歐盟通用數(shù)據(jù)維護(hù)法規(guī)等法規(guī)收效時(shí)，企業(yè)需求能夠在通明和不通明的人工智能操作之間切換。假如沒(méi)有嚴(yán)重改動(dòng)，企業(yè)將怎么操控技能？企業(yè)怎么信任其選用的人工智能？因而，重要的是企業(yè)能夠操控通明度，例如運(yùn)用“T－Switch”。假如T－Switch切換到不通明設(shè)置，那么任何事情都會(huì)發(fā)作。假如將T－Switch切換為通明，則人工智能有必要供給有關(guān)其行為的信息，而且將自動(dòng)阻撓履行任何不通明的操作。由于人們并不生活在非此即彼的實(shí)際國(guó)際中，Schuerman說(shuō)，“實(shí)踐上T－Switch將是一個(gè)從1（十分不通明）到5（完全通明）的滑塊?！?  　　

    缺少技能和人工智能：全球數(shù)字技能危機(jī)得到了充沛的證明，任何希望整合人工智能和自動(dòng)化流程的安排都需求能夠與之協(xié)作并了解技能的職工。“各工作將需求更多數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們也是技能專家，并了解練習(xí)數(shù)據(jù)集的相關(guān)性，由于他們進(jìn)行回歸，并優(yōu)化他們的機(jī)器算法。這將決議人工智能的智能程度?！盢ETSCOUT公司區(qū)域副總裁Michael Segal解說(shuō)道。因而，找到適宜的人員來(lái)整合這項(xiàng)技能關(guān)于希望從人工智能中獲益的安排來(lái)說(shuō)將是一項(xiàng)嚴(yán)重應(yīng)戰(zhàn)。那么處理方案是什么？能夠讓更多的學(xué)生參加校園的STEM科目，而科技工作則為從大學(xué)和大學(xué)畢業(yè)生的工作供給更輕松的工作途徑。其多樣性問(wèn)題也是一個(gè)要素，假如科技工作和教育體系能讓更多女人對(duì)科技感興趣，那么就會(huì)有更多的數(shù)字人才可供選擇。