组织被敦促快速采用人工智能，但作者认为方向比速度更重要。一家公用事业公司部署了人工智能来记录呼叫中心文档，但这并没有解决影响收入的关键底层数据质量问题。相比之下，一家已为合规性投入数据基础的保险公司，在引入与格伦费尔相关的法规后，能够快速利用人工智能识别高风险建筑。关键的启示是，人工智能战略应侧重于拥有正确的基础来解决重大问题，而不是仅仅快速推进任何可用的用例。 AI
影响 强调了基础数据质量对于有效实施人工智能的重要性，建议从快速部署转向有针对性的问题解决的战略转变。
排序理由 讨论战略性人工智能采用的观点文章。
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