三大难题 人才首当其冲

人工智能为各行各业注入新鲜血液，转型AI已成为许多创新科技公司不可或缺的发展战略。与此同时，许多传统企业也在谋求改革，积极引入AI, 来加快企业智能升级步伐，助推企业快速发展。但传统企业要想真正地拥抱AI技术，还面临着如下门槛。

首先，需要传统企业对自身AI适用性有所判断。AI具有广泛的适用性，目前已经落地上百个行业。但具体到某个特定的企业上，AI是否适用却不能一概而论。目前大部分公司都缺少这种判断能力，盲目的追捧新技术往往会适得其反。

其次，是人工智能技术本身的复杂性。AI的综合性非常强，涉及计算机科学、数字、心理学、仿生学多学科，细分领域也非常广泛，包括模式识别、机器学习、数据挖掘和智能算法等多个分支。加之AI技术仍处于爆发期，新技术层出不穷。对传统企业来说，仅凭自身掌握和跟踪这些技术都是巨大的挑战。于是，寻找一个靠谱的AI服务厂商就成了解决问题的关键。

最后，AI在企业的配套资源，尤其是人力资源上要求较高。AI全周期应用链涉及多个环节，而且还要结合实际的业务场景，这样既懂技术又懂业务的人才并不易得。这也是为什么众多企业竞相重金争夺AI人才的原因。除了招揽AI人才外，如何让软硬件基础设施适配AI，也是传统企业资金投入的一个方面。

综上所述，传统企业要想实现人工智能的转型，基本的思路是：首先判断企业哪部分业务适用AI，然后找到一位靠谱的AI服务厂商，最后为真正应用AI做好数据与人才支持。下面我们来详细讨论一下。

判断适用性 不止于眼前的业务

说到企业适用AI，前提条件是充分理解自身的商业模式和当下需要用AI解决的问题所在。比如近年来比较火的咨询类机器人，各类企业都希望能够引入来减少公司大堂人员的压力。但是，大型机构和小型机构的需求点是不同的。大型机构比如金融的业务繁多、与用户的交互点频繁，需要梳理出来才能够让这类机器人上岗。而小型机构更注重形象宣传和业务介绍，也需要理清与用户的接触点，才能更好的发挥这类机器人的作用。

除此之外还需要企业具有前瞻性。对于不同的行业，技术需求水平是不一样的，一段时间后的技术需求水平更是相差甚远。所以企业要具备对整个行业和所需AI技术的预判力。，清楚一定时间后的行业水平、行业基准线能达到的程度。这样才能确定现在对于AI的投入与日后的产出相比，最终能否为企业带来价值。

选择合作伙伴 能力和生态都不能少

刚才我们说到了，对于传统企业来说，从零开始研发AI工具和应用极不现实。那么，如何找到一个靠谱的AI服务厂商呢?一般情况下最好选择一家业内规模较大的主流公司，技术实力、产品落地能力、整体生态等都是考核的维度。

百度智能云人工智能平台提供了语音技术、视觉技术、人脸识别能力、深度学习平台和自然语言NLP等一系列人工智能产品及解决方案，能够帮助各行各业的客户打造智能化业务系统。与市场上一些小厂商的产品相比，该平台具有更强的技术能力和产品落地能力，且这种能力是可持续发展的。

除此之外，百度智能云自身的生态也能为客户带来更多附加值。这决定着企业未来AI的生态有多大，日后的AI工具、产品和服务能力能否持续。

当然，AI服务厂商的技术开放性、安全性、合规性等也在考量的范围内，在此就不一一赘述。

数据才是重中之重

人工智能的“三驾马车”：数据、算法和算力是AI得以应用的基础。对传统企业来说，在找到靠谱的服务厂商后，数据的准备是最基础而关键的一环。企业必须确保人工智能所需的数据已经准备就绪。这需要一个能够从多个来源采集和分析数据的数据中心。

但首先，数据要足够垂直细分并具备较高的质量。这就要求企业必须明确理解自己所做的事情，以及制定决策时使用哪些数据。

人才是长期规划

企业需要人工智能战略专家、技术研发人员、实际操作人员等多种类型的人才。这些人才既需要了解人工智能技术，又要熟悉企业业务流程。但目前的情况是：我国人工智能人才缺口超过500万人(教育部测算)，供需严重失衡。这种环境下，企业更需要积极招揽人才。除直接招聘外，企业也可以与机构、实验室和智库等展开合作。在企业内部，定期的人工智能课程培训与各岗位间的分享也可以有效提升人才素质。

当然，企业应用AI需要考虑的很多，比如应用AI的节奏和业务的适配性、评估AI带来的效益等。总之，传统企业的人工智能转型并不是一蹴而就的，理论仍需与实际相结合，在具体工作中的探索与尝试尤为重要。切记不要盲从和过分迷信新技术，找到合适自己AI切入点与路径才是正确的发展方向。