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Rohit Kedia
Rohit Kedia
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企业人工智能失败源于过时的运营模式，而非模型本身
根据BCG的一项研究，尽管投入了巨额投资，但只有5%的企业能够大规模地从人工智能中获得实质性价值，而60%的企业则没有产生任何实质性价值。核心问题不在于人工智能模型本身，而在于为确定性系统设计的过时企业运营模式。这些模式难以应对人工智能的概率性本质，导致数据基础设施和工作流程集成出现故障。企业需要重建其数据基础，以供人工智能即时消费，并重新设计工作流程以整合人工智能以获得认知优势，而不是简单地将其叠加到现有流程上。
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AI预算错配：应关注应用而非模型
许多企业在分配AI预算时存在误区，过度侧重于平台许可和基础设施等模型层，而不是将现有AI模型嵌入核心业务运营。这种专注于将AI集成到实际工作流程中的“应用AI”经济正在快速增长，但仍资金不足。企业需要优先考虑流程再造、技术现代化、技能发展和健全的数据策略，才能真正利用AI创造价值。