实体
The Enterprise Brain
The Enterprise Brain
PulseAugur coverage of The Enterprise Brain — every cluster mentioning The Enterprise Brain across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
1
90 天内 3
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
0
90 天内 0
层级分布 · 90 天
主题
最近 · 第 1/1 页 · 共 3 条
-
企业人工智能从构建转向治理，应对“生成式AI鸿沟”
根据新书《企业大脑》（The Enterprise Brain）的说法，企业人工智能正发生转变，从构建人工智能系统转向治理它们。这种“治理转变”涉及定义人工智能的决策边界、升级协议和伦理原则。尽管在企业生成式人工智能方面进行了大量投资，但许多组织仍难以证明可衡量的利润，这种现象被称为“生成式AI鸿沟”。这种差距的归因并非技术不足，而是缺乏能够指导人工智能系统和验证其输出的人员。
-
AI治理转变：从构建系统到指导系统
从构建AI系统转向治理AI系统，对于业务运营者、工程师和产品经理至关重要。这涉及到定义AI的决策边界、升级协议以及禁止行为，而不仅仅是使用AI工具。尽管在企业生成式AI方面进行了大量投资，但许多组织仍难以证明可衡量的损益影响，这通常是由于缺乏能够指导这些系统并对其输出负责的人员。管理AI的关键指南包括认识到人类中间件的“管理员陷阱”，以及从僵化的规则转向指导AI决策的灵活原则。
-
生产环境中的企业级AI失败是由于架构问题，而非模型
企业级AI项目在生产环境中频繁失败，并非由于模型限制，而是由于底层架构问题。成功的AI试点与其部署之间存在显著差距，许多组织在数据碎片化、系统脱节和治理不一致方面面临挑战。专家认为，大多数AI在生产环境中的挑战源于必要的基础设施、数据标准化和工作流编排，而非模型本身。为克服这一问题，建议采用一种分两部分的架构方法：创建统一的企业级知识、治理和可操作性环境，并垂直解耦解决方案以管理其演进。