80%的AI决策者担心数据隐私和安全性

組織對生成式AI對增加其業務和人員生產力的潛力表示熱情，但缺乏戰略規劃和人才短缺阻礙了它們實現其真正價值的努力。{ width=50% }

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這是由Coleman Parkes Research在2024年初進行的一項研究所得，該研究由數據分析公司SAS贊助，對美國300名GenAI策略或數據分析決策者進行調查，以檢查主要投資領域和組織所面臨的障礙。
SAS的戰略AI顧問Marinela Profi表示：“組織正在意識到單獨的大型語言模型（LLMs）並不能解決業務挑戰。
“GenAI應該被視為對超自動化和加速現有流程和系統的理想貢獻者，而不應被視為將幫助組織實現所有業務抱負的新光鮮玩具。在全心投入並‘被鎖定’之前，組織應該花時間制定進步策略並投資於提供LLMs整合、治理和可解釋性的技術是所有組織應該採取的關鍵步驟。”
組織在實施的四個關鍵領域中遇到了障礙：
• 增加對數據使用的信任度並實現合規性。只有10％的組織已建立了可靠的系統來測量LLMs中的偏見和隱私風險。此外，93％的美國企業缺乏GenAI的全面治理框架，絕大多數在法規方面存在風險。
• GenAI融入現有系統和流程。組織透露，當試圖將GenAI與其當前系統結合時，他們遇到了兼容性問題。
• 人才和技能。內部GenAI的人才不足。隨著人力資源部門遇到合適僱用的稀缺情況，組織領導人擔心他們無法獲得利用其GenAI投資的必要技能。
• 預測成本。領導者指責使用LLMs帶來了限制性的直接和間接成本。模型創建者提供了一個象徵性的成本估計（組織現在意識到是限制性的）。但是，私人知識準備、培訓和ModelOps管理的成本是冗長且複雜的。
Profi補充道：“將關鍵價值並以可持續擴展的方式解決人類需求的現實應用案例。透過這項研究，我們將堅守幫助組織保持相關性、明智投資資金並保持抗打擊能力的承諾。
在AI技術幾乎每天都在進步的時代，競爭優勢高度依賴於能夠擁抱韌性規則的能力。”
該研究的詳細信息於今日在拉斯維加斯的SAS Innovate上公佈，這是SAS Software的人工智能和分析會議，面向企業領導者、技術用戶和SAS合作夥伴。

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