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MIT SMR:2024从试点到全面落地:企业AI战略构建策略手册(中译版)(20页).pdf

上传人: 1****1 编号:929812 2025-10-09 20页 6.05MB

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根据《》标记中的内容,以下是全文关键点的概括: 1. **AI应用现状**:虽然95%的公司已使用AI,但仅有5.4%的公司将其用于产品或服务生产,大多数AI应用仍处于试点阶段。 2. **AI投资预期**:预计2024年,90%的公司将增加AI投资,特别是数据准备、战略和文化变革等领域。 3. **数据质量与基础设施**:数据质量是AI部署的主要限制因素,半数受访者将其列为最关键的数据问题。 4. **合作与选择供应商**:大多数公司不会独立开发大型语言模型,而是选择与现有软件平台或第三方供应商合作。 5. **成本与回报**:AI成本高昂,包括硬件、软件、人才和合规性成本。公司正在寻找衡量AI投资回报的方法,包括硬性指标(如时间节省和生产力提升)和软性指标(如员工体验和灵活性)。 6. **治理、安全和隐私**:治理、安全和隐私是AI部署的主要障碍,45%的受访者将其列为最大障碍。 7. **监管趋势**:全球范围内,关于AI的立法正在增加,旨在监督AI活动、控制风险并提供公平竞争环境。
AI企业部署的挑战是什么? 如何评估AI的投资回报率? 如何构建AI的数据核心?
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