许多组织在将AI扩展到初始试点项目之外时面临困难，这主要是由于根本性的架构问题，而非采用问题。试点项目通过简化数据和范围而成功，但这掩盖了真实世界数据环境的复杂性，包括定义冲突、过时信息和访问控制失败。这导致AI系统提供看似合理但错误的答案，从而导致成本不断增加和重大风险，尤其是在《欧盟人工智能法案》等法规下。 AI
影响 强调了扩展AI的关键挑战，并着重指出了构建稳健架构以避免代价高昂的失败和不符合法规要求的重要性。
排序理由 文章讨论了AI实施和扩展中的常见挑战，借鉴了调查数据和专家意见，而非发布新产品或研究。
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