数十年来，技术一直是商业世界中的关键推动力。但是拥有最快的新笔记本电脑，计算机上最新的生产力工具以及通过智能手机的全天候可用性甚至都不再是优势。它们是基准期望值。但是，即将出现新的技术革命，它们可能比我们迄今所经历的任何事物更具变革性。人工智能，机器学习和工业物联网(IIoT)的突破性进展注定将在未来几年内塑造业务格局。

将人工智能和机器学习视为现代业务的超级大脑。他们不断以比任何人都更高的速度学习和处理数据，它们帮助公司迅速了解巨大的数据负载。他们将数据实时转化为行动，自动化和优化耗时的任务，以帮助企业降低风险并最大化效率。

与IIoT搭配使用时，它们效果最佳。通过传感器，无线连接，云服务和现场计算设备的交响曲，IIoT能够从组织的机器和流程中收集新形式的数据，以及更好形式的数据。IIoT与人工智能和机器学习相结合，可以提供对业务运营的洞察力，在问题发生之前进行预测并释放新的收入来源。

对于许多企业而言，这些技术既强大又令人困惑，令人生畏和抽象。任何组织都很难采用所有人都知道的技术，但是很少有员工实际使用过。当然，不应急于进行技术部署，特别是在您的企业未来受到威胁时。

尽管每个部署的细节有所不同，但许多组织还是遇到了类似的障碍。在几个行业中会一次又一次地看到一些常见的障碍，但是您的组织可以通过一些方法来避免这些障碍。

不要将“酷技术”与解决问题混为一谈。

这听起来似乎违反直觉，但是您应该在技术部署的规划阶段忽略“技术”。尽管每个人都希望拥有所有最新消息的最新设置，但计划进行大规模部署应该从一个巨大的非技术问题开始：您的公司要解决什么业务问题?

找到该问题的答案应该是一种协作的努力。为确保正确，您需要组织中多个部门的输入，而不仅仅是IT部门或工程团队。所有关键业务决策者都应参与其中，包括您的主管，您的销售和营销主管，您的业务开发团队以及您的分析和研究团队。

定义业务目标后，请确保您的IT部门和工程团队了解这些目标是成功实施的关键驱动力。启用和运行复杂的系统可能是一项重大成就，但是除非能够解决实际问题，否则这是不值得的。否则，您将把大量的时间，工作和金钱浪费在无法解决任何问题的“解决方案”上。

不幸的是，很多公司都遇到了这个问题。根据思科最近的一项调查，许多技术部署都面临着不清楚的业务目标：即使IT部门成功实施了技术，这些解决方案也常常无法满足关键的业务需求。

不要太早放弃-并获得正确的帮助。

在大规模技术部署的情况下，“前灯鹿”效应可以很快得到支撑。您的团队可能正在多个位置安装，升级或维修数千个设备。威胁因素以及估计的成本可能会使项目停滞不前。

寻找经验丰富的合作伙伴(而不只是产品供应商)可以发挥作用。一个好的合作伙伴不会向您推销产品和服务，而是会了解您所需要的整个解决方案，并与您一起寻找机会，以节省并帮助您根据业务需求定制部署。

在IIoT部署中，寻找在实际部署中有经验的合作伙伴。如果他们的业务模式与您的成功保持一致，那就更好了;您需要“情感合资企业”，并且会激励好的合作伙伴使您成功。他们不仅会向您出售解决方案然后走开!

通过“按需付款”模式可以使前期投资保持合理。一个好的集成合作伙伴可以帮助您通过分阶段进行的部署来削减成本。如果您的组织有很多专用的旧设备，例如更换成本非常高的制造机器，那么合适的合作伙伴可以确定附加传感器和模块化解决方案，以提供最先进的功能。

当新技术启动并运行时，将风险最小化的过程不会结束。许多组织没有解决和维护其新技术生态系统所需的人员技能。这是活跃的集成合作伙伴可以提供帮助的另一个领域：他们可以与您合作以提供长期支持，为您的部署制定长期计划并帮助填补组织的技术技能空白。

不要等待竞争对手采取先行动。

对于新技术，采取“静观其变”的方法似乎是明智的。您现有的系统和流程可能会有痛点和局限性，但至少您对它们很熟悉。这是一种古老的“让您更了解魔鬼”的心态，因为现状是一个安慰区。

因此，许多公司在等待“触发事件”(证明竞争对手正在使用新技术蓬勃发展)之前，才考虑自己实施一项重大计划。这似乎是一种安全且可衡量的方法，但是它可以使您始终处于追赶状态。

相反，您应该积极探索使用技术的方式，更重要的是，使用低风险的可用技术。探索创新的业务模型，以改善您的业务成果，同时最大程度地降低前期投资的风险。否则，那种悠闲地“观望”的方法就变成了疯狂地争先恐后地实施最新最好的技术。当企业处于恐慌状态时，他们很少做出最佳决策。

因此，即使您的公司距离采取重大举措尚有数年之遥，您也应该立即开始探索各种选择。毕竟，任何真正的合作伙伴都应通过技术和最小风险的业务模型的正确组合来改善自己的业务流程。正确地进行操作需要大量时间和投入。

确定正确的解决方案和项目路线图后，您将能够在充分的指导下清晰，流畅地执行该部署。您将能够根据自己的时间表调整部署，并满足自己的组织需求。与采用技术作为竞争性反应相比，它可以带来更好的结果。

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