为组织增长而制定的人工智能实施策略手册

在人工智能发展领域，从实验试验/概念验证到广泛整合是当今企业面临的主要挑战和机遇。

🌟 来自 MIT Technology Review Insights 的最新发现显示，尽管 95% 的公司使用人工智能（AI），但仅有 5.4% 的公司成功将其应用扩展到更大规模的产品或服务开发。如何解决这一差距？以下是报告中提出的战略路线图：

1️⃣ 建立坚实的数据基础。

扩大人工智能的应用的基石在于确保数据质量、流动性和基础设施的顶级水平。忽视数据治理可能会危及甚至最复杂的人工智能计划。 💾

2️⃣ 根据业务需求量身定制解决方案。

虽然通用的人工智能工具（如聊天机器人）仍然普遍，但真正的转变在于创造定制的人工智能解决方案，以有效地解决特定的业务挑战。 🛃

3️⃣ 超越支出的价值。

接受人工智能的准备需要大量投资，但投资回报率超出了简单的成本削减措施。它是关于促进创新、提高效率和发现新的收入来源。 💱

4️⃣ 维护治理和安全。

在 98% 的高管将安全的人工智能部署置于立即获得优势之上的情况下，强大的人工智能治理不再是选择，而是必要。 🔒

5️⃣ 为获得最佳结果而进行战略合作。

虽然开发内部人工智能模型可能看起来令人生畏，但通过与信誉良好的合作伙伴合作改进现有模型，可以在不增加复杂性的情况下放大价值。 📈

🔆 2024 年成为人工智能集成的关键时刻，组织加大了投资以负责任地扩大业务。与 Boomi 的 CTO McLarty 的观点相呼应，“在生成人工智能创作中掌握不是必须的，但可以利用其带来的好处。”

💬 您的组织在 2025 年关于人工智能的目标是什么？这一年被认为是“企业级人工智能采用年”，由 Agentic AI 推动！请在下面分享您的观点！

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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