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AI的困境:三分之二的企业未能成功

讲述:杜力大小:975.17K时长:02:05
最近,CIO / IDG 研究服务公司调查了欧美大企业(员工超 1000 人)中正在考虑或使用 AI 技术的 200 多名 IT 高管,以全方位了解 AI 投入、预期的业务成果、挑战以及促进 AI 成功的因素。
调查发现,当下那些超大公司在如何克服 AI 方面具有以下几大方面的挑战:
1. 近 90% 的企业投入于 AI,但成功的寥寥无几
多个行业的调查对象往 AI 项目投入了大量的资源,希望打造新的业务模式,以便充分利用数据和机器学习。但是,只有三分之一的 AI 项目取得了成功,从概念阶段到生产阶段历时超过 6 个月,相当多一部分根本就没有进入到生产阶段,这给企业组织带来了 AI 困境。
2. 与数据有关的挑战在阻碍 96% 的企业
数据成就了 AI,但是也让 AI 实施起来困难重重。约 96% 的企业称,AI 项目进入到生产阶段时,与数据有关的挑战是最常见的障碍。企业数据不支持 AI,并分散在数百个系统中,比如数据仓库、数据湖、数据库和文件系统。
3. 企业平均购置七种不同的机器学习工具
调查结果显示,企业平均使用七种不同的机器学习和深度学习工具和框架,这带来了很复杂的环境,会降低效率。
Databricks 的产品营销副总裁巴拉什·高达(Bharath Gowda)表示,为了从 AI 获得价值,企业依赖于现有的数据和对海量数据集迭代搞机器学习的能力。今天的数据工程师和数据科学家使用众多相互脱节的工具,来完成这项任务,包括一大堆机器学习框架。
4.80% 的数据科学团队和工程团队遇到生产力下降的情况
调查发现,由于数据科学团队和工程团队分属独立的部门,其中,80% 面临着数据协作挑战。技术技能、领导能力和缺乏连贯一致的策略,是数据工程和数据科学团队面临的三大障碍。
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