在最近于达沃斯举行的一场论坛上，德勤发布了一份报告，揭示了企业在将生成型人工智能（Gen AI）实验转化为实际应用时所面临的挑战。尽管生成型AI项目初期取得了积极的结果，但在扩大部署方面仍面临许多障碍。
图片来源说明：图片由AI生成，图片授权来自Midjourney
报告指出，许多企业在将生成型AI从实验室环境转移到生产环境时遇到了挑战，特别是在技术基础设施和团队能力的适应性方面存在不足。此外，许多公司缺乏明确的策略来将AI应用于特定的业务场景，这使得他们的AI项目难以持续和扩展。
报告强调了生成型AI的潜力，包括提高运营效率和增强客户体验等优势。然而，在现实中，许多公司因资源分配、数据质量和合规性等方面遇到瓶颈，这些因素严重影响了生成型AI项目的推广和应用。
德勤的调查还指出，企业在人才招聘和技术提升方面面临困难。随着技术的快速发展，现有员工往往难以跟上变化的步伐，导致团队对生成型AI的应用缺乏信心。此外，企业还需要调整企业文化与组织结构以更好地支持AI的实施。
为了帮助企业克服这些障碍，德勤建议企业加强其在生成型AI方面的战略规划，明确项目目标和实施步骤。同时应增加员工培训投资，提升团队的技术能力和应用水平。只有这样，企业才能充分利用生成型AI的优势，并在日益激烈的市场中实现数字化转型目标。
总结：本文讨论了企业在将生成型人工智能（Gen AI）实验转化为实际应用过程中所面临的挑战。报告指出技术适应性、资源分配、数据质量和合规性等方面的瓶颈，并强调了加强战略规划和提升员工技术能力的重要性。关键点：
🌟 企业在将生成型AI实验转化为生产应用时面临许多挑战。
🚀 资源分配、数据质量和合规性是公司推动AI项目的主要瓶颈。
👥 提升员工技术能力和战略规划是成功实施生成型AI的关键。
