80% of AI decision makers are worried about data privacy and security

組織熱衷於生成AI潛在增加其業務和人員生產力，但缺乏戰略規劃和人才短缺使它們無法實現其真正價值。{ width=50% }

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根據由Coleman Parkes Research在2024年初進行的一項研究，該研究由數據分析公司SAS贊助，調查了300名美國生成AI策略或數據分析決策者，以評估主要投資領域和組織所面臨的困境。
SAS的戰略AI顧問Marinela Profi表示：“組織正在意識到單單用大型語言模型（LLM）無法解決業務挑戰。
“生成AI應該被視為對超自動化的理想貢獻者，以及現有流程和系統的加速器，而不應該被視為一種新穎的玩具，可以幫助組織實現所有商業抱負。在全力投入並陷入困境之前，應花時間制定先進戰略並投資於能提供LLM整合、治理和可解釋性的技術。”
組織在四個關鍵實施領域遇到了阻礙：
• 增加對數據使用的信任並實現合規性。只有10分之1的組織擁有一套可靠的系統來測量LLM中的偏見和隱私風險。此外，93%的美國企業缺乏生成AI的全面治理框架，且大多數在監管方面存在風險。
• 將生成AI整合到現有系統和流程中。組織透露，在試圖將生成AI與其當前系統相結合時，遇到了兼容性問題。
• 人才和技能。內部生成AI正在缺乏。由於人力資源部門遇到適合的僱員短缺，組織領導人擔心自己沒有獲得必要技能來充分利用他們的生成AI投資。
• 預測成本。領導人提到與使用LLM相關的禁制性直接和間接成本。模型創建者提供了一個標記成本估算（組織現在認識到是禁制性的）。但私有知識準備、培訓和模型運營管理的成本是冗長和複雜的。
Profi補充說：“將來將來會取決於識別提供最大價值並以可持續和可擴展方式解決人類需求的實際用例。
“通過這項研究，我們繼續致力於幫助組織保持相關性，明智地投資他們的資金並保持韌性。在AI技術幾乎每天都在進化的時代，競爭優勢高度取決於能夠採用韌性規則的能力。”
該研究的詳細信息今天在拉斯維加斯的SAS Innovate上公佈，這是SAS軟件的AI和分析會議，面向企業領袖、技術用戶和SAS合作夥伴。

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