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。
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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