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Philippe Rambach
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公司因成本增加而削减AI支出，寻求投资回报
据报道，随着企业开始审查其巨额AI支出，不受限制的AI实验时代正接近尾声。公司越来越关注成本控制和投资回报率的证明，放弃了广泛的、未经监控的AI采用。这一转变涉及将特定任务与更具成本效益的AI模型相匹配，而不是总是选择最先进的选项，这标志着回归更务实的AI集成策略。
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施耐德电气高管：人工智能需要产品纪律才能规模化
施耐德电气首席人工智能官 Philippe Rambach 认为，当人工智能被视为纯粹的创新而非产品时，其采用就会停滞不前。他强调，成功的人工智能规模化需要将人工智能专业知识与深厚的领域知识相结合，以提供核心业务价值，而不仅仅是实验性功能。Rambach 主张，对人工智能项目应用与任何其他企业产品相同的严谨产品开发流程，包括阶段性评审和投资组合管理。