最新研究显示,多数美国企业对生成式AI抱有期望,期望通过它提升业务效率。然而,企业领导者面临理解上的偏差、缺乏明确的战略规划和专业人才,难以充分实现和衡量该技术的价值。
研究由SAS和科尔曼·帕克斯公司合作进行,调查了300位决策者,探讨了他们的投资重点和组织挑战。发现仅10%的企业符合法规要求。研究结果将在2024年晚些时候公布,详细内容见《揭秘生成式AI的潜力与挑战:如何实现竞争优势》。
主要挑战包括:
●治理框架缺失:93%的企业尚未建立全面的生成式AI治理框架,面临合规风险。
●AI集成问题:企业在将生成式AI融入现有系统时遇到兼容性问题。
●人才短缺:企业难以招聘到具备AI技能的人才,现有员工也缺乏必要的技能。
●成本预测:大语言模型的成本高昂,包括Token成本和其他长期、复杂的成本。
SAS AI战略顾问Marinela Profi建议,企业应制定阶段性战略,重视大语言模型的整合、治理和可解释性。通过可持续和可扩展的方式应用生成式AI,以满足实际需求并保持业务相关性和韧性。
