AI có một số thách thức khiến việc triển khai trở nên khó khăn hơn. Các rào cản sau đây là một số thách thức phổ biến nhất đối với việc triển khai và sử dụng AI.
Quản trị dữ liệu
Các chính sách quản trị dữ liệu phải tuân thủ các hạn chế theo quy định và luật bảo mật. Để triển khai AI, bạn phải quản lý chất lượng dữ liệu, quyền riêng tư và bảo mật. Bạn chịu trách nhiệm về dữ liệu của khách hàng và bảo vệ quyền riêng tư. Để quản lý bảo mật dữ liệu, tổ chức của bạn cần hiểu rõ về cách các mô hình AI sử dụng và tương tác với dữ liệu của khách hàng trên mỗi lớp.
Khó khăn kỹ thuật
Đào tạo AI với máy học tiêu tốn lượng tài nguyên khổng lồ. Ngưỡng công suất xử lý cao là điều cần thiết để các công nghệ học sâu hoạt động. Bạn phải có cơ sở hạ tầng điện toán mạnh mẽ để chạy các ứng dụng AI và đào tạo các mô hình của mình. Khả năng xử lý có thể tốn kém và hạn chế khả năng điều chỉnh quy mô của hệ thống AI của bạn.
Hạn chế dữ liệu
Để đào tạo các hệ thống AI công bằng, bạn cần nhập khối lượng dữ liệu khổng lồ. Bạn phải có đủ dung lượng lưu trữ để xử lý dữ liệu đào tạo. Tương tự, bạn phải có các quy trình quản lý và chất lượng dữ liệu hiệu quả để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu mà bạn sử dụng để đào tạo.