GenAI的「價值鴻溝」:破解95%投資失敗率的治理之道
最近網上流傳一份來自美國麻省理工(MIT)的報告,很多媒體引用其中的核心觀點,即「95%的GenAI項目未能產生回報」,這可能會讓某些企業對於生成式人工智能(AI)的投資望而卻步。其實這個數字揭示的並非技術的失敗,而是一種普遍存在的「策略失誤」。
Read More最近網上流傳一份來自美國麻省理工(MIT)的報告,很多媒體引用其中的核心觀點,即「95%的GenAI項目未能產生回報」,這可能會讓某些企業對於生成式人工智能(AI)的投資望而卻步。其實這個數字揭示的並非技術的失敗,而是一種普遍存在的「策略失誤」。
Read More在生成式人工智能 (Generative AI) 時代,越來越多人認識到善用它會提高生產力。對於大部分企業來說,生成式AI轉型過程中,最需要關心的不是GPU、推理成本及人力成本,而是數據和安全的治理。因為GPU和人力成本可控,且推理成本以每年約10倍的速度降低,而數據和安全的治理,首先是缺乏足夠的重視,其次是即使重視也很難做得好。
Read More生成式人工智能 (Generative AI) 技術已被用於製藥、製造、媒體、建築設計、工程、醫療、電子等各行各業。它通過增強跨組織的流程,例如營銷、設計、企業溝通以及培訓和軟件工程等,達到降本增效的目的。到底生成式AI與企業架構技術之間有何關係?其產生的相關影響又如何?
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