雲端能不能 企業該如何迎接AI浪潮李佩璇 (2024-11-06 11:13:20)





在當今全球數位化浪潮中,生成式人工智慧無疑成為了企業的熱門話題,各行各業的企業紛紛湧向公有雲服務,尋求提升自身的競爭力。根據Gartner的調查,約85%的人工智慧專案未能落實或完全實現。


編譯/戴偉丞




在當今全球數位化浪潮中,生成式人工智慧無疑成為了企業的熱門話題,各行各業的企業紛紛湧向公有雲服務,尋求提升自身的競爭力。根據Gartner的調查,約85%的人工智慧專案未能落實或完全實現。






企業必須體認,雲端並非萬能解藥,唯有解決根本的資料問題、制定合理的人工智慧策略,才能真正實現人工智慧的價值。(圖/123RF)



許多企業在生成式人工智慧的熱潮中投入大量資源,嘗試藉由公有雲的高效能基礎設施,來進行人工智慧模型的訓練和部署。隨著人工智慧模型的運作需求日益複雜,企業卻在資料品質上遇到了嚴重挑戰,面臨的不僅是經濟上的損失,更是對技術進步的障礙。




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資料品質不足成為企業痛點




資料品質的缺失,被認為是造成人工智慧失敗的根本原因,但由於過去所形成的錯誤(例如:過度依賴ERP系統和盲目追逐資料儲備等趨勢)所積累的問題,導致資料品質問題陷入惡性循環。




回過頭來,平時對於資料品質維護的工作量其實不小,涉及資料標記、清理及更新等,使得許多企業對生成式人工智慧失去信心與興趣,最終成為實施人工智慧過程中的絆腳石,對企業而言無疑是巨大的壓力。




雲端廠商應防市場逆轉萎縮




許多企業對人工智慧的未來持謹慎樂觀態度,開始重新評估人工智慧戰略,並更加注重基礎設施的建設。雲端廠商前景看好,但如果他們無法幫助客戶度過人工智慧的重重難關,市場可能會出現逆轉、形成萎縮。




未來,人工智慧領域將出現明顯的分化。那些能夠有效管理數據並利用人工智慧的企業,將獲得巨大的競爭優勢。而那些未能克服數據資料挑戰的企業,則可能被時代所淘汰。企業必須體認,雲端並非萬能解藥,唯有解決根本的資料問題、制定合理的人工智慧策略,才能真正實現人工智慧的價值。




資料來源:Info World




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