Rumah > Peranti teknologi > AI > Penyelidikan baharu menyerlahkan kekurangan bakat dan jurang strategik dalam aplikasi GenAI

Penyelidikan baharu menyerlahkan kekurangan bakat dan jurang strategik dalam aplikasi GenAI

王林
Lepaskan: 2024-05-06 17:25:01
ke hadapan
1017 orang telah melayarinya

Kajian baru-baru ini menunjukkan bahawa perniagaan AS bersemangat tentang potensi pengeluaran kecerdasan buatan (GenAI) untuk meningkatkan produktiviti perniagaan dan pekerja mereka. Namun di sebalik keghairahan yang meningkat, pemimpin melihat jurang dalam pemahaman, kekurangan perancangan strategik dan kekurangan bakat sebagai penghalang untuk merealisasikan dan mengukur nilai penuh teknologi.

Penyelidikan baharu menyerlahkan kekurangan bakat dan jurang strategik dalam aplikasi GenAI

Awal tahun ini, Coleman Parks Research, dengan sokongan daripada SAS, meninjau 300 pembuat keputusan strategi atau analisis data GenAI A.S. untuk meneroka halangan utama yang dihadapi oleh pelaburan dan organisasi dalam bidang tersebut. Untuk kajian itu, Coleman Parks turut meninjau pemimpin di luar Amerika Syarikat. Keputusan global ini akan diterbitkan pada akhir tahun ini. Mesej yang boleh dibaca dalam ringkasan eksekutif AS ini ialah demonstrasi cabaran dan potensi GenAI: bagaimana untuk mencapai kelebihan daya saing.

SAS Strategic Artificial Intelligence Intelligence Marinela Profi menyatakan: “Perusahaan menyedari bahawa model bahasa besar (LLM) sahaja tidak akan menyelesaikan cabaran perniagaan GenAI harus dilihat sebagai sumbangan kepada idea mengautomasikan dan mempercepatkan proses sedia ada Daripada menjadi mainan baru yang membantu organisasi mencapai semua cita-cita perniagaan mereka, meluangkan masa untuk membangunkan strategi progresif yang melabur dalam teknologi yang memberikan kebolehjelasan untuk menyepadukan dan mengurus LLM adalah perkara yang harus dilakukan oleh semua organisasi sebelum membuat komitmen sepenuhnya dan menjadi ' terkunci dalam'. Langkah-langkah penting untuk diambil “

Organisasi menghadapi halangan dalam empat bidang utama pelaksanaan:

Meningkatkan kepercayaan dalam penggunaan data dan membolehkan pematuhan adalah penting: hanya 1 daripada 10 organisasi yang mempunyai sistem yang boleh dipercayai untuk mengukur berat sebelah dan risiko privasi dalam LLM. Selain itu, 93% syarikat A.S. tidak mempunyai rangka kerja tadbir urus yang komprehensif untuk GenAI, dan kebanyakan syarikat menghadapi risiko ketidakpatuhan peraturan sementara.

Mengintegrasikan GenAI dalam sistem dan proses sedia ada mungkin menghadapi masalah keserasian, jadi pasukan mungkin menghadapi beberapa cabaran keserasian apabila cuba mengintegrasikan GenAI dengan sistem semasa mereka.

Dengan jabatan HR kekurangan kemahiran dan sumber yang diperlukan, pemimpin organisasi bimbang mereka tidak akan dapat memperoleh kemahiran yang diperlukan untuk memanfaatkan sepenuhnya pelaburan GenAI mereka.

Pemimpin menyebut kos langsung dan tidak langsung terlarang yang berkaitan dengan penggunaan LLM. Pencipta model boleh memberikan anggaran kos perintah yang terlarang (organisasi kini menyedari bahawa ini juga terlarang). Tetapi kos penyediaan kepakaran, latihan dan pengurusan ModelOps adalah panjang dan kompleks.

Pakar berkata: “Ini akhirnya akan menjadi kes penggunaan dunia sebenar untuk memastikan kami dapat menyampaikan nilai tertinggi dan menyelesaikan keperluan manusia dengan cara yang mampan dan berskala, melalui penyelidikan ini, kami akan terus berusaha membantu organisasi kekal relevan, bijak Melabur dengan bijak dan kekal berdaya tahan Dalam era teknologi AI berkembang hampir setiap hari, kelebihan daya saing sangat bergantung pada keupayaan untuk menerima disiplin daya tahan.”

Maklumat ini diumumkan pada Persidangan Inovasi SAS. , SAS Innovation for Business Data dan pengalaman AI yang disediakan oleh pemimpin, pengguna teknologi dan rakan kongsi SAS.


Atas ialah kandungan terperinci Penyelidikan baharu menyerlahkan kekurangan bakat dan jurang strategik dalam aplikasi GenAI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:51cto.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan