该研究所将汇集该领域最聪明的人才，以帮助解决各种相关的AI用例。

在许多组织都在为此类项目而苦苦挣扎的时候，德勤已经成立了一个研究所，以促进人工智能(AI)的采用。

德勤AI研究院执行董事Beena Ammanath表示，德勤AI研究所将更广泛地利用行业领导者，学者和企业家创造的最佳实践，以更好地确定AI可能对业务产生最深远影响的用例。 AI学院。

另请参阅： 在大流行之后，您的AI模型仍然准确吗?

Ammanath补充说，还将邀请参与者讨论如何最好地应对AI伦理的复杂性。

人工智能已成为应用的主要挑战，因为存在许多问题，从可用数据的质量和训练AI模型所需的基础架构数量到确定如何随着业务条件的变化和更多相关数据的获得而不断更新AI模型。

后者的要求正在推动机器学习操作(也称为MLOps)的兴起。一旦建立了AI模型，IT团队就需要找到一种方法，首先将AI模型实际嵌入到特定的应用程序中。随着时间的流逝，随着更多数据的可用或什至被更精确的AI模型取代，该AI模型将需要重新训练。

当然，AI模型的准确性取决于用于训练它们的数据的质量。许多AI项目从未将其用于生产应用程序，仅仅是因为用于训练它们的数据被证明是不可靠的。结果，越来越多的组织正在制定数据质量以及相关的管理流程，这是未来AI项目的基础。

令人担忧的是，将AI集成到业务流程中的需求从未如此迫切。在大流行带来的经济衰退之后，越来越多的组织至少在探索AI可以使他们通过精简现有业务流程来削减成本或通过添加以前无法实现的服务来增加收入的方式开发和部署。

“仍然有很多实验正在进行，” Ammanath说。“这还不像是有固定的剧本。”

最终，人工智能的主要目标是取代人类而不是增加人类，Ammanath补充道。Ammanath说，在没有人工指导的情况下，人工智能不可能很快实现端到端流程的自动化，但是，她警告说，在大规模应用人工智能方面，他们仍然需要谨慎，因为很多事情会出错。