AI 系统面临的重大挑战并非源于数据不足，而是源于组织内部缺乏上下文理解。虽然 AI 试点项目通常由于密切的人工监督和精心策划的输入而取得成功，但将其扩展到整个企业会暴露出来，关于工作实际如何进行以及业务术语的确切含义的隐性人类知识至关重要。没有这种共享的上下文，AI 的输出可能不一致或无法采取行动，例如聊天机器人难以理解不同部门对“客户”的定义，以及仪表板未能阐明“有风险”的含义。 AI
影响 组织需要专注于将 AI 输出与业务上下文保持一致，而不仅仅是基础设施，以确保 AI 成功采用。
排序理由 Forbes 撰稿人关于 AI 挑战的观点文章。
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