通过人工智能实现高投资回报率的挑战

[ujjal22]

工智能有潜力提供极高水平的投资回报率，但每项新技术都伴随着挑战。

以下是一些需要注意的事项：

1. 初始成本和集成的复杂性
实施人工智能所需的初始投资可能对许多公司来说是一个障碍。除了购买技术之外，还需要合格的人员来集成和管理人工智能系统，这可能会在短期内减缓投资回报。

在德勤的一项调查中，许多人表示他们的人工智能实施仍处于试点或概念验证阶段，68% 的受访者表示他们的组织仅将 30% 或更少的人工智能项目投入生产。

根据《2024 年数据和人工智能素养状况报告》， 35% 的领导者表示，缺乏 香港电话数据 员工培训成本预算是主要挑战。

然而，通过仔细规划和分阶段实施，公司可以管理这些初始成本并随着时间的推移获得收益。这可以通过包含所有最新数据和人工智能能力的综合平台轻松实现。我们的商业数据营非常适合解决这个问题。您担心成本吗？尝试我们的演示，看看它是否适合您。

2. 数据质量和可用性
高质量、组织良好的数据对于人工智能应用的成功至关重要。如果没有准确且相关的数据，人工智能系统就无法提供推动投资回报率所需的见解和自动化。

许多组织每天都会收集大量数据，聪明的管理人员希望利用这些数据。但这些数据中有多少是真正干净到可以使用的呢？

在输入人工智能模型之前，必须正确清理公司数据，以避免错误和不准确的结果。

根据麦肯锡的一篇文章，寻求实施人工智能模型的制造业领导者发现，糟糕的数据质量一直是一个障碍。

因此，为了解决这一挑战，企业必须投资于数据管理实践和基础设施，以确保数据可访问、有组织且可靠，为人工智能驱动的洞察奠定坚实的基础。

3.AI技能培训
为了最大限度地提高投资回报率，公司必须确保其团队具备实施和利用人工智能技术所需的技能。

这一特殊挑战最容易通过技能提升和再技能计划来解决，以培养现有或新团队的人工智能熟练程度。



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