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

組織對生成式人工智能（GenAI）增加其業務和人員生產力的潛力感到樂觀，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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這是根據2024年初由Coleman Parkes Research進行的一項研究，由數據分析公司SAS贊助，該研究調查了300名美國GenAI戰略或數據分析決策者，以檢查主要投資領域和組織所面臨的障礙。
SAS戰略人工智能顧問Marinela Profi表示：“組織正在意識到單獨的大型語言模型（LLM）不能解決業務挑戰。
“GenAI應被視為對超自動化和現有流程和系統加速的理想貢獻者，而不是幫助組織實現所有業務愿望的新潮玩具。在跳進來之前，每個組織都應該花時間制定進步策略並投資於提供LLM集成，治理和可解釋性的技術。”
組織在四個實施關鍵區域遇到了阻礙：

• 增強數據使用的信任和實現合規性。只有10分之1的組織設置了可靠系統來測量LLM中的偏見和隱私風險。此外，93%的美國企業缺乏一個完整的GenAI治理框架，大多數在法規合規方面面臨風險。
• GenAI集成到現有系統和流程中。組織透露當他們試圖將GenAI與當前系統結合時，他們遇到了兼容性問題。
• 人才和技能。公司內部GenAI存在缺口。隨著人力資源部門遇到適合人選的稀缺，組織領導者擔心他們無法獲得利用其GenAI投資的必要技能。
• 預測成本。領導者們提到了使用LLM會產生限制性直接和間接成本。模型創建者提供了一個象征性的成本估算（組織現在意識到這是限制性的）。但是關於私人知識準備、培訓和模型運營管理的成本是冗長且複雜的。
  Profi補充說：“應該要確定提供最高價值並以可持續和可擴展的方式解決人類需求的真實用例。“通過進行這項研究，我們將繼續致力於幫助組織保持相關性，明智投資其資金並保持韌性。在人工智能技術幾乎每天發展的時代，競爭優勢高度取決於擁抱韌性規則的能力。”
  該研究的詳細信息今天在拉斯維加斯的SAS Innovate上揭曉，這是SAS軟件針對商業領袖、技術用戶和SAS合作夥伴舉辦的AI和分析會議。

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