人工智慧應用需謹慎對待
技術實施問題
許多公司對生成式人工智慧表現出極大興趣，但將這種渴望從概念證實轉化為實際產品卻變得更具挑戰性。根據最近幾項研究發現，該項技術的實施比想像中更加複雜。許多公司遇到技術實施中的困難，這可能是由於技術債務或人才缺乏所致。
技術障礙
許多公司在實施人工智慧解決方案時面臨評估和證實價值的困難（佔 49%）以及人才短缺（佔 42%）等兩大障礙。這些元素可能成為公司的主要障礙。
資料準備
資料準備不足也是一個重要因素，其中 39%的受訪者在 Gartner 的調查中表示缺乏資料是成功實施人工智慧的主要障礙之一。
價值發現
在評估生成式人工智慧方面，公司必須謹慎行事並尋找真正的投資回報（ROI）。在一篇關於人工智慧價格模型的文章中，某些 CIO 表示衡量生成式人工智慧投資回報是相當具挑戰性的。
尋找價值
與十五年前的雲端計算一樣，CIO 自然會保持謹慎態度。他們看到生成式人工智慧所帶來的潛力，但也需要關注基本事項，如治理與安全。同時他們也需要看到真正的投資回報。
公司普遍面臨的挑戰
這項技術可能提供了更好的解決方案，但是需要謹慎行事，找到確實產生價值的方法。
建議與結語
雖然公司實施生成式人工智慧將面臨諸多挑戰，但我們建議不要因治理、安全和技術等問題而感到束手無策，也不應盲目追隨各種炒作。最好的方法是找到確實產生價值的事情並從中建立。
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