ترتبط التحديات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي إلى حد كبير بالطريقة التي ستُدار وستُستخدم بها البيانات لتدريب النظام.

 

التحيز: يتعين على المؤسسات ضمان أن البيانات التي تُستخدم في تدريب النظام تتضمن أقل درجة ممكنة من التحيز. فمجموعات البيانات المنظمة والمصقولة تعد ضرورة لضمان الاستجابة الصحيحة من النظام. وأي تحيز يقدَّم للنظام يمكن أن يحقق نتائج غير متوقعة وغير مرغوب فيها.

 

الخصوصية: تتمثل إحدى أكبر حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين خدمات المستهلك ومشاركته. ويتطلب هذا من المؤسسات أن تضمن خصوصية البيانات وأمنها عند جمعها لتقديم تلك الخدمات. ومن الهام بالنسبة للمؤسسات أن تضمن التزامها بالمعايير العالمية لخصوصية البيانات مثل النظام الأوروبي لحماية البيانات العامة. وتزود هذه الأنظمة العملاء بتحكم أكبر في بياناتهم وكيفية استخدامها من أجل تحسين الشفافية بشكل عام عند استخدام الخدمات.

 

الثقة: في عالم مليء بالخدمات الذاتية، تكون الثقة أمرًا هامًا. وتجلب السيارات بلا سائق هذه المشكلة إلى الواجهة. فإن لم تستجب السيارة في الوقت المناسب وبالطريقة الصحيحة، يمكن أن تكون مميتة. ويحتاج المستخدمون إلى أن يثقوا بأن النظام سوف يستجيب للحوادث بشكل سليم وفوري.

 

المهارات: تمثل المهارات تحديًا رئيسًا أمام العملاء والمزودين والشركاء. فمزودي التقنية في المنطقة يتعاونون مع الحكومات والمؤسسات التعليمية لتدريب الطلاب فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي. ويتعين على الشركاء والعملاء دراسة موضوع إعادة تدريب الموظفين الموجودين في المجال نفسه أيضًا.