根据BCG的一项研究，尽管投入了巨额投资，但只有5%的企业能够大规模地从人工智能中获得实质性价值，而60%的企业则没有产生任何实质性价值。核心问题不在于人工智能模型本身，而在于为确定性系统设计的过时企业运营模式。这些模式难以应对人工智能的概率性本质，导致数据基础设施和工作流程集成出现故障。企业需要重建其数据基础，以供人工智能即时消费，并重新设计工作流程以整合人工智能以获得认知优势，而不是简单地将其叠加到现有流程上。 AI
影响 强调企业人工智能的成功取决于数据基础设施和工作流程设计的根本性变革，而不仅仅是模型的改进。
排序理由 这篇文章是一篇评论性文章，讨论了企业人工智能采用中的系统性失败，并将其归因于运营模式而非技术本身。
- Boston Consulting Group
- Cloudera
- Gartner
- Harvard Business Review Analytic Services
- McKinsey & Company
- Rohit Kedia
- Xoriant
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