企业对人工智能在提高业务和员工生产力方面的潜力充满热情，但缺乏战略规划和人才短缺阻碍了他们实现人工智能的真正价值。
这是由数据分析公司 SAS 赞助、科尔曼帕克斯研究公司（Coleman Parkes Research）于 2024 年初开展的一项研究的结果，该研究调查了 300 名美国 GenAI 战略或数据分析决策者，以把脉主要投资领域和组织面临的障碍。
SAS 的人工智能战略顾问 Marinela Profi 说： "企业正在意识到，仅靠大型语言模型（LLM）并不能解决业务挑战。
"GenAI应被视为超自动化和加速现有流程与系统的理想助推器，而不是帮助企业实现所有业务愿望的闪亮新玩具。所有组织在双脚跳入并'锁定'之前，都应花时间制定渐进式战略，并投资于可提供集成、治理和可解释性乐虎国际客户端下载的技术。"
各组织在实施过程中遇到了四个关键领域的绊脚石：
- 提高数据使用的信任度和实现合规性。每10家企业中只有1家拥有可靠的系统来衡量LLM中的偏见和隐私风险。此外，93% 的美国企业缺乏针对 GenAI 的综合治理框架，大多数企业都面临着不遵守法规的风险。
- 将 GenAI 整合到现有系统和流程中。企业表示，他们在尝试将 GenAI 与现有系统相结合时遇到了兼容性问题。
- 人才和技能。企业内部缺乏 GenAI。由于人力资源部门缺乏合适的人才，企业领导者担心他们无法获得必要的技能，从而无法充分利用 GenAI 投资。
- 预测成本。领导者认为使用 LLM 的直接和间接成本过高。模型创建者提供了象征性的成本估算（企业现在已经意识到这一成本过高）。但是，私人知识准备、培训和 ModelOps 管理的成本冗长而复杂。
Profi 补充说："这将归结为确定真实世界的用例，以可持续和可扩展的方式提供最高价值并解决人类需求。
"通过这项研究，我们将继续致力于帮助企业保持相关性、明智投资并保持弹性。在人工智能技术几乎每天都在发展的时代，竞争优势在很大程度上取决于拥抱弹性规则的能力。"
这项研究的详细内容今天在拉斯维加斯举行的SAS创新大会上公布，该大会是SAS软件公司为企业领导者、技术用户和SAS合作伙伴举办的人工智能和分析大会。
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