80%的AI决策者担忧数据隐私和安全

组织对生成式人工智能（GenAI）潜在提升业务和人员生产力的能力充满热情，但缺乏战略规划和人才短缺阻碍了它们实现真正价值的进程。{ width=50% }

---

这是根据由Coleman Parkes Research在2024年初进行的一项研究结果，该研究是SAS数据分析公司赞助的，对300名美国GenAI战略或数据分析决策者进行了调查，以了解主要的投资领域以及组织面临的障碍。

SAS战略AI顾问Marinela Profi表示：“组织正在意识到单独的大型语言模型（LLMs）不能解决业务挑战。GenAI 应被视为超级自动化和加速现有流程和系统的理想贡献者，而不是能帮助组织实现所有业务愿景的新玩具。在跳进且陷入‘困境’之前，花时间开发一个进步的战略并投资于提供LLMs整合、治理和可解释性的技术是所有组织应该采取的关键步骤。”

组织在四个关键实施领域遇到了障碍：

• 提高数据使用的信任度和达到合规性。只有10%的组织拥有可靠的系统来衡量LLMs中的偏见和隐私风险。此外，93%的美国企业缺乏全面的GenAI治理框架，大多数组织在法规合规方面面临风险。
• 将GenAI整合到现有系统和流程中。组织透露在尝试将GenAI与当前系统结合时遇到了兼容性问题。
• 人才和技能。内部GenAI团队缺乏。随着人力资源部门遭遇合适雇员的稀缺，组织领导者担心他们缺乏必要的技能来充分利用他们的GenAI投资。
• 预测成本。领导者们提到了与使用LLMs相关的禁止性直接和间接成本。模型创建者提供了一个标记成本估计（组织现在意识到是禁止的）。但是，知识准备、培训和模型运营管理等成本是冗长且复杂的。

Profi补充说：“关键在于确定能够以可持续和可扩展方式提供最高价值并解决人类需求的实际用例。”通过这项研究，我们继续致力于帮助组织保持竞争力，明智地投资资金并保持弹性。在AI技术几乎每天都在发展的时代，竞争优势高度依赖于能够接受弹性规则的能力。

这项研究的细节今天在拉斯维加斯的SAS Innovate上亮相，SAS Software是企业领袖、技术用户和SAS合作伙伴的AI和分析会议。

想要从行业领袖那里了解更多关于人工智能和大数据的信息吗？请查看将在阿姆斯特丹、加利福尼亚和伦敦举行的AI & Big Data Expo。这一综合性活动与其他领先活动同期举办，包括BlockX、Digital Transformation Week和Cyber Security & Cloud Expo。浏览TechForge提供的其他即将举行的企业技术活动和网络研讨会。

---

注意：Title、Date、Body 三个部分的内容，放入到对应的位置。最后只需要输出为Makedown 源文件格式内容。

---

感谢阅读！如果您对AI的最新发展感兴趣，可以查看更多AI文钊文章：GPTNB。

感谢阅读！如果您对AI的最新发展感兴趣，可以查看更多AI文钊文章：GPTNB。

感谢阅读！如果您对AI的更多资讯感兴趣，可以查看更多AI文章：GPTNB。