80%的AI决策者对数据隐私和安全感到担忧

组织对生成式AI增加业务和人员生产力的潜力感到热情，但缺乏战略规划和人才短缺阻碍了它们实现真正价值的努力。{ width=50% }

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这是根据一项由科尔曼帕克斯研究公司早在2024年初进行的研究显示的，该研究由数据分析公司SAS赞助，对300名美国GenAI战略或数据分析决策者进行了调查，以了解主要投资领域和组织面临的障碍情况。

SAS的战略AI顾问Marinela Profi表示：“组织意识到仅仅依靠大型语言模型（LLMs）是无法解决业务挑战的。
“GenAI应该被视为对超级自动化和现有流程和系统加速的理想贡献者，而不是新的看起来能帮助组织实现所有商业愿景的闪亮玩具。在全力投入并进入僵局之前，所有组织都应该花时间制定进步战略，并投资于提供LLMs集成、治理和可解释性的技术。”

组织在实施的四个关键领域遇到了障碍：

• 提高数据使用的信任度并达到合规要求。只有10%的组织建立了可靠的系统来衡量LLMs中的偏见和隐私风险。此外，93%的美国企业缺乏GenAI的全面治理框架，大多数在法规遵从方面面临风险。
• 将GenAI集成到现有系统和流程中。组织在尝试将GenAI与其当前系统结合时遇到兼容性问题。
• 人才和技能。内部的GenAI人才匮乏。随着人力资源部门遇到合适招聘的困难，组织领导者担心他们缺乏获取利用GenAI投资所需的技能。
• 预测成本。领导人提到与使用LLMs相关的直接和间接成本是禁锢的。模型创建者提供了一项象征性的成本估算（组织现在意识到这是禁锢的）。但是与私有知识准备、训练和模型运营管理相关的成本是冗长和复杂的。

Profi补充说：“最终关键还在于确定能够以可持续和可扩展的方式提供最高价值并解决人类需求的真实用例。
“通过这项研究，我们继续承诺帮助组织保持领先地位，明智地投资资金并保持弹性。在AI技术几乎每天都在进化的时代，竞争优势在很大程度上取决于能否拥抱弹性规则。”

该研究的细节今天在拉斯维加斯举办的SAS Innovate活动中公布，该活动是SAS软件面向业务领导者、技术用户和SAS合作伙伴举办的AI和分析会议。

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