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Capgemini Research Institute
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各国政府应对人工智能部署挑战，聚焦数据与治理
各国政府越来越多地部署人工智能，特别是代理式人工智能，但在数据、遗留系统和治理方面面临严峻挑战。研究表明，虽然超过一半的公共部门组织正在探索或部署人工智能，但不到四分之一的组织拥有与部署速度相匹配的负责任的人工智能实践。专家强调，主要的障碍并非技术本身，而是底层数据基础以及政府机构内部缺乏技术专长，这导致了人工智能驱动行为的问责差距。早期采用主要集中在自动化重复性、高吞吐量且对公民风险较低的任务上，以便为后续更敏感的应用建立信心。
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数据中心取消使公用事业公司承担搁浅成本，影响消费者
被取消的数据中心项目正在给公用事业公司和消费者带来沉重的经济负担。当计划中的数据中心未能实现时，公用事业公司将承担搁浅的基础设施成本，例如变电站和输电线路，这些成本通常会转嫁给现有用户。重新分配互联队列位置和为替代项目进行新研究的过程可能需要数月甚至数年，进一步加剧了财务和后勤方面的挑战。
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人工智能编排，而非仅仅是人工智能工具，是改善客户体验的关键
企业发现，仅仅实施更多的人工智能工具并不能自动改善客户体验（CX）。许多组织创建了碎片化的人工智能生态系统，其中各个工具独立运行，导致客户感到沮丧且投资回报率降低。克服这些问题的关键在于人工智能编排，它连接这些不同的系统，以创造无缝的客户旅程。这种方法将重点从优化单个接触点转移到构建一种连贯的体验，利用人工智能进行更好的决策，而不仅仅是自动化。