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Alessio Alionço
Alessio Alionço
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MIT研究发现：95%的公司因衡量指标有缺陷而未从AI中获益
MIT的NANDA项目近期的一项研究表明，95%的组织未能从其在生成式人工智能方面的巨额投资中看到回报。主要原因在于对AI影响的衡量不当，公司过于关注生产力提升而非流程再造。真正的投资回报率应通过跟踪直通处理率、端到端周期时间、返工率、审计时间以及异常捕获率等指标来评估，这些指标更能反映整个工作流程的健康状况。
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IT领导者忽视战略性AI编排，面临实验脱节的风险
IT领导者未能领会AI编排的战略重要性，将其视为技术问题而非商业决策。这种疏忽可能导致一系列昂贵且脱节的AI实验，无法带来显著的商业价值。为解决此问题，IT领导者必须主动为AI序列、异常和交接定义治理，首先详细绘制其最高价值的AI部署，以识别其编排策略中的关键差距。