如今，人工智能(AI)已经广泛应用于人力资源、供应链、多层次营销等各个领域。很多企业在数据科学家身上投入了大量资金，以引领数据团队实现业务增长。风险和混乱都是人工智能项目失败的常见原因和主要因素。这是因为替换已经熟悉工作流程的员工是一个非常困难的决定。资金、培训、时间的投入是很多企业不容易接受的一大风险。  即使在选择了人工智能之后，由于缺乏合适的数据，问题也没有得到解决，算法无法正确处理不好的数据。所以，企业团队的很多时间都被浪费了。此外，人工智能并不是一个单一的过程或技术，而技术熟练的员工需要更高薪酬，但如果企业预算不多，那么在没有人工智能专家的情况下，客户就不会对企业的人工智能服务感兴趣。这些是大多数移动应用开发公司中人工智能失败的常见原因。  人工智能是一个能够规划、学习、推理、解决问题、知识表达、感知、运动、操作的系统。它在某种程度上也可能具有社会智力和创造力。如今，人工智能能够推荐购买物品，检测信用卡欺诈，甚至识别图片中的人脸。到目前为止，人工智能分为两类：狭义人工智能和通用人工智能。狭义人工智能的例子可以是苹果的Siri或微软的Cortana，而通用人工智能的例子可以是电影《终结者》中的Skynet(之后尚未成为现实)。在未来几年，人工智能可能会撰写论文，驾驶车辆，甚至实施手术。  人工智能在实施的各个项目中都取得了巨大的成功。某些数据咨询公司还将人工智能集成到他们的项目中，这将有助于广告和媒体机构进一步开展他们的活动。然而，人们一致认为，并非所有实施人工智能的公司都取得了成功。高达85%的人表示人工智能并不成功。一些调查显示，这些障碍来自于高层管理人员的阻力，以及未能给他们留下深刻印象。管理层首先看到的是投资回报。这是一个很大的障碍。有时看起来很好的项目往往会遇到麻烦。  来自Dimensional Research的一份报告指出，10个人工智能项目中有8个失败了，而96%的项目在数据质量、数据标签和建立模型信心方面遇到了问题。作为这一失败的另一个例子，来自Facebook、Amazon、微软和Adobe等公司的代表都选择使用名为神经机器翻译的人工智能工具，因为它能够非常快速地以72种语言使内容实现本地化。23%的人表示正在使用该技术(以及该工具)。  这些项目失败的部分原因可能是：  1.干扰  2.沟通障碍  3.开始之前就失败  4. 缺乏数据专业人才  5.内部人才/软件  6. 害怕失业  7. 简单开始  1.干扰：在人工智能项目的实施时，往往会出现一些干扰，例如提出“我们可以实施另一个项目，其成本也要低得多”等问题，如果企业更加关注项目的投资回报率(ROI)，那么需要怎么办?确保企业第一个基于人工智能的项目是面向业务的，实现了关键绩效指标，并且与组织的愿景和使命声明保持一致。相信这样一个项目的成功对企业都有很大的意义。  2.沟通障碍：当数据科学家使用技术术语与其企业管理层沟通时，这个障碍必然会显现出来。企业管理层与数据科学家在项目的沟通中，管理层更加关注企业管理，数据科学家并不能通过人工智能技术打动他们，告诉他们业务将如何发展。此外，企业的优先事项必须与其项目保持一致。管理层会很高兴听到这些内容，并且提供更多机会。  3.开始之前就失败：人们会遇到一些可能不想做的事情，但它可以有利于项目的开展。想象一下，一家企业在一个项目上花了大量的资金或精力，而在实施之后，其客户却表示这不是他想要的结果，那么将注定失败。所以，在真正开始其项目之前，企业需要准备一些输出和报告，可以向其客户展示，并让他们认同看到的内容。即使客户可能不认同，企业也没有太大损失。而企业现在知道客户想要什么的结果，因此可以从客户的需求开始。  4.缺乏数据专业人才：组