在现实世界的应用程序和业务问题中使用机器学习（通常称为“应用机器学习”或“应用人工智能”）提出了学术和科研环境中所没有的挑战，应用机器学习需要超越数据科学的资源，技能和知识，这些资源，技能和知识可以将AI算法集成到每天成千上万的人使用的应用程序中。

越来越多的组织采用负责任的AI的概念，但是错误的假设可能会阻碍成功，符合道德规范的AI，负责任的AI，值得信赖的AI，越来越多的公司在谈论AI道德及其各个方面，但是他们可以应用它们吗？一些组织已经阐明了负责任的AI原则和价值观，但是在将其转化为可以实施的东西时遇到了麻烦，其他公司则走得更远，因为它们起步较早，但其中一些公司由于犯了本可以避免的错误而受到了公众的强烈反对。

在实施AI的竞赛中，一些公司可能会忽略重要的细节，这些细节可能意味着成功与失败之间的差异，在争夺竞争优势的过程中，人们急于实现。但是，由于实施起来缺乏扎实的基础，一些组织急于实施。

机器学习模型并非无懈可击。为了防止攻击者利用模型，研究人员设计了各种技术来使机器学习模型更强大。 所有神经网络都容易受到“对抗性攻击”的攻击，攻击者提供了一个示例来欺骗神经网络。任何使用神经网络的系统都可以被利用，幸运的是有一些已知的技术可以完全缓解甚至阻止对抗性攻击，随着公司意识到对抗性攻击的危险，对抗性机器学习领域正在迅速发展。

大多数公司都知道数据是他们未来成功的动力，当今的技术使管理人员能够将大量数据压缩为可操作的见解，从而改善决策制定和大胆的战略思维，考虑到公司对数据利用的重视程度，令人惊讶的是近的一项调查中，只有27％的受访者 认为他们的决策是“数据驱动的”，而这一比例为38％他们将其描述为“直观”，公司可能希望成为更多由数据驱动的公司，但很少有成功的公司。

在所有系统中都遇到了与Cloud客户有关的数据输入挑战，当需求压倒蜗牛的键盘和鼠标操作表格的速度时，企业可以从基于电子表格的强大功能中受益，具有广泛的面向公众的Web服务套件，是开放式集成Oracle现在致力于REST，在每个版本中都会看到新的Web服务已添加到列表中，作为一个专注于Oracle的ISV，与E-Business Suite（EBS）集成已有20年的历史，并一直在忙于建立一个基于Excel的新工具套件，以补充随同提供的少数集成商，我们认为我们将从Oracle所采用的与系统集成的方法中获得的经验中受益，首先重要的是要认识到它并不完全简单，新机遇带来新挑战。