AI 路線圖：克服技術挑戰以實現長期成功

隨著人工智慧 (AI) 的快速普及，現代組織面臨來自各方面的壓力。利益相關者要求實施 AI，媒體頭條誇大其無限潛力，而員工也被期望利用 AI 驅動的效率。然而，儘管充滿期待，許多公司卻難以實現 AI 投資所承諾的價值。原因是？缺乏關於如何克服技術挑戰和從這些 AI 投資中獲取真正價值的指導。

根據 Gartner 的報告，到 2025 年，生成式 AI (GenAI) 將成為全球 90% 公司的工作夥伴。然而，根據 McKinsey 的資料，70% 的數位轉型專案未能達成既定目標，導致重大的財務損失。隨著 AI 轉向企業倡議，組織應該採取有意識且專注的方式來實施 AI。

具體來說，組織必須小心避免阻礙 AI 項目進入生產階段的常見技術陷阱。及早解決這些問題，並與技術和業務團隊密切合作，採取結構良好的策略，可以幫助確保 AI 計畫超越實驗階段，並在生產中提供真正的價值。

阻礙 AI 成功的常見缺陷

儘管 AI 具有潛力，但組織和技術挑戰可能會妨礙 AI 項目的結果。其中一個最重要的障礙是數據準備。組織經常低估準備數據以滿足 AI 嚴格要求的重要性。如果沒有乾淨、結構良好且妥善管理的數據，AI 算法可能會產生不準確或有偏見的結果，導致投資無效且不具生產力。

一個常見的缺陷是未能在整合 AI 之前徹底評估現有的技術和數據基礎設施。試圖將先進的 AI 系統嵌入過時或不相容的環境中，會降低效率，並錯失優化的機會。這種疏忽通常會導致項目碎片化和不必要的支出，而這些陷阱可以通過徹底的規劃和基礎設施對齊來避免。

另一個重大缺陷在於組織的準備情況。成功的 AI 整合需要具備技能的人員，例如數據科學家和 AI 專家，他們能夠在整個過程中開發和管理 AI 項目。然而，許多公司常常缺乏這些資源，導致 AI 計畫的管理不善，並無法實現長期的可擴展性。此外，許多組織會尋求外部合作夥伴來填補 AI 的技能缺口，但選擇錯誤的夥伴可能會非常昂貴。有些供應商可能會誤導他們的專業能力，導致執行不佳的項目無法滿足業務目標。因此，仔細審核合作夥伴的能力和與項目需求的對齊非常重要。

此外，決策者經常面臨是否應在內部開發 AI 解決方案、購買預建平台或利用開源工具的困難。每種方法都有其挑戰，因此必須做出與核心業務目標相符的決定。沒有明確的指導，選擇正確的路徑的複雜性可能會使團隊停滯不前，或追求與其目標不符的 AI 計畫。

如何克服 AI 挑戰

數據準備是確保良好結果的第一步。數據應該為 AI 模型、機器學習和大型語言模型 (LLMs) 準備好。使數據 AI 準備好能延長其生命週期，超越傳統的管道。讓團隊能夠理解和使用數據的工具和訓練，以及為消費準備的數據的民主化訪問，是 AI 準備的基礎。妥善的治理，將 AI 輸出與組織價值觀同步，也同樣重要，以確保結果的道德性和可信性。

為了擴大和產品化 GenAI，團隊必須使數據可用且易於消費。目標結果和考量包括提高準確性、最小化 API 調用和減少幻覺。這種建模需要對數據標記、數據增強和偏見減輕的共同努力。

接下來，公司必須投資於團隊以支持 AI 的採用。雇用或提升擁有 AI 和數據科學專業知識的專業人員，對於推動 AI 計畫至關重要。這些專家將在設計 AI 系統、管理數據管道和確保技術與整體策略相符方面發揮關鍵作用。值得信賴的合作夥伴也可以幫助定義和驗證 AI 的用例，確保 AI 被有效使用並得到適當擴展。根據公司的目標、資源和行業背景，受過訓練的團隊可以提供建議，幫助判斷是建設、購買還是使用開源工具對他們的組織最合適。

與其被 AI 無限潛力所分心，公司應該識別出 AI 能帶來最有意義結果的高價值用例。最好從 AI 優先評估框架開始，量化評估業務結果和收益與建設和運行成本的差異。

例如，隨著大型 AI 模型訓練需求激增，一家數據中心公司尋求我們的幫助以應對不斷上升的運營成本。我們一起合作，利用 AI 監控和預測電力消耗，識別異常的使用模式，讓公司能夠與公用事業提供商談判電力對沖和價格保護計劃。該公司預期這一策略將在未來節省數億美元，為在能源需求上升的情況下提供關鍵的成本穩定性。

同樣，一家在六大洲擁有 17,500 個氣象站和傳感器的氣象公司，與我們合作增強其預測能力。通過加速數據收集和轉換，他們為 AI 驅動的分析準備了即時的氣象數據，改善了對雷電和嚴重風暴的預測。升級後的服務為學校、機場、公用事業和政府機構等組織提供了更準確的預測，顯著提高了公司的服務質量和安全性。