Существует ряд проблем, которые усложняют внедрение искусственного интеллекта. Ниже перечислены наиболее распространенные трудности, связанные с внедрением и использованием ИИ.
Управление данными
Политики управления данными должны соответствовать нормативным ограничениям и законам о конфиденциальности. Чтобы внедрить искусственный интеллект, необходимо управлять качеством, конфиденциальностью и безопасностью данных. Вы несете ответственность за данные клиентов и защиту их конфиденциальности. Чтобы управлять безопасностью данных, в вашей организации должны знать, как модели искусственного интеллекта используют эти данные и взаимодействуют с ними на каждом уровне.
Технические трудности
Машинное обучение ИИ требует огромных ресурсов, а для функционирования технологий глубокого обучения необходим высокий порог вычислительной мощности. Необходимо использовать надежную вычислительную инфраструктуру для запуска приложений ИИ и обучения моделей. Вычислительные мощности могут быть дорогостоящими, тем самым ограничивая масштабируемость систем ИИ.
Ограничения данных
Чтобы обучить системы искусственного интеллекта непредвзятому подходу, необходимо ввести огромные объемы данных. Вам потребуется достаточный объем памяти для хранения и обработки обучающих материалов. Кроме того, необходимо внедрить эффективное управление и контроль качества данных, чтобы обеспечить их точность в обучении.