近日，德勤发布报告指出，企业在将生成式人工智能（Gen AI）实验成果转化为实际应用时面临诸多挑战。报告揭示了企业在规模化部署生成式AI时遇到的瓶颈，包括技术基础设施、团队能力不足，以及缺乏清晰的应用战略等。许多企业在资源分配、数据质量和合规性方面也遇到了阻碍，影响了生成式 AI 项目的推广和应用。 报告同时强调了生成式 AI 的巨大潜力，并为企业提供了克服这些挑战的建议，包括加强战略规划、加大员工培训投入等。
在近日于达沃斯举行的论坛上，德勤发布了一份报告，揭示了企业在将生成式人工智能（Gen AI）实验转化为实际应用时所面临的困难。尽管企业在生成式 AI 项目上取得了积极的初步成果，但在规模化部署方面仍存在诸多障碍。
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根据报告，许多企业在实施生成式 AI 时发现，从实验室到生产环境的转化过程并非易事。尤其是在技术基础设施和团队能力方面，许多公司面临着适应性不足的挑战。此外，企业往往在如何将 AI 应用于具体业务场景上缺乏清晰的战略，这使得他们的 AI 项目难以持续和扩大。
在报告中，德勤强调了生成式 AI 的潜力，包括提高运营效率和增强客户体验等方面的优势。然而，现实中，许多企业在资源分配、数据质量和合规性等问题上遇到了瓶颈，这些因素都严重影响了生成式 AI 项目的推广和应用。
德勤的调查还指出，企业在人才招聘和技能提升上也存在困难。随着技术的快速发展，现有员工往往难以跟上新技术的变化，这导致团队对生成式 AI 的应用缺乏信心。此外，企业在文化和组织结构方面也需要进行调整，以更好地支持 AI 的落地实施。
为了帮助企业克服这些障碍，德勤建议，企业应该加强对生成式 AI 的战略规划，明确项目的目标和实施步骤。同时，还应加大对员工培训的投入，提升团队的技术能力和应用水平。只有这样，企业才能在日益竞争激烈的市场中，充分利用生成式 AI 的优势，实现数字化转型的目标。
划重点:
企业在将生成式 AI 实验转化为生产应用时面临许多挑战。
资源分配、数据质量和合规性是企业推广 AI 项目的主要瓶颈。
提升员工技术能力和进行战略规划是成功实施生成式 AI 的关键。
总而言之，德勤的报告清晰地指出了企业在应用生成式AI过程中面临的挑战和机遇。企业需要积极应对这些挑战，才能充分发挥生成式AI的潜力，推动数字化转型，并在竞争激烈的市场中保持领先地位。未来，针对性更强的策略和更有效的实施方案将是企业成功应用生成式AI的关键。