


Menghadapi cabaran untuk menyepadukan AI ke dalam proses perniagaan perusahaan: Penyelesaian untuk perusahaan
Data tinjauan menunjukkan bahawa hanya 14% daripada perusahaan di seluruh dunia bersedia sepenuhnya untuk menggunakan dan menggunakan teknologi yang dikuasakan oleh AI. Laporan itu menyerlahkan kesediaan perusahaan untuk menggunakan dan menggunakan AI, menunjukkan jurang kritikal antara tonggak perniagaan utama dan infrastruktur yang menimbulkan risiko serius dalam masa terdekat.
Pemimpin Memimpin Cara Merangkul AI
Walaupun penggunaan AI perlahan selama beberapa dekad, kemajuan GenAI, ditambah dengan ketersediaannya sepanjang tahun lalu, telah mendorong perhatian yang lebih besar terhadap cabaran, perubahan dan ciri baharu yang mungkin dibawa oleh teknologi ini.
Walaupun 84% responden percaya AI akan memberi kesan yang ketara pada operasi perniagaan mereka, ia juga menimbulkan persoalan baharu mengenai privasi dan keselamatan data. Syarikat menghadapi cabaran yang paling besar apabila ia datang untuk memanfaatkan AI dan data mereka. Malah, 81% daripada responden mengakui bahawa ini disebabkan oleh silo data dalam organisasi mereka
Kaji selidik itu mendedahkan bahawa syarikat sedang mengambil beberapa langkah proaktif untuk mempersiapkan masa depan yang berpusatkan AI. Hampir satu pertiga daripada responden diklasifikasikan sebagai pacesetters (bersedia dengan baik) apabila ia datang untuk membangunkan strategi AI, menunjukkan sejauh mana fokus eksekutif peringkat C dan kepimpinan IT terhadap isu ini
Ini mungkin Kerana 97% responden mengatakan keperluan mendesak untuk menggunakan teknologi AI dalam perusahaan mereka telah meningkat dalam tempoh enam bulan yang lalu, infrastruktur IT dan keselamatan siber dilaporkan menjadi bidang utama yang membimbangkan untuk penggunaan AI.
Perlumbaan untuk penggunaan AI telah bermula, dan perniagaan berada di bawah tekanan hebat untuk beralih daripada perancangan strategik kepada mod pelaksanaan untuk memanfaatkan potensi transformatif yang diwakili AI.
Untuk merealisasikan faedah produk dan perkhidmatan AI, syarikat perlu mencari penyelesaian untuk menjamin dan mematuhi model dan rantai alat AI mereka untuk memastikan prestasi, melindungi data dan sistem sensitif serta menyampaikan Keputusan AI yang boleh dipercayai dan bertanggungjawab
Selain hanya 14% daripada syarikat secara keseluruhan menjadi penentu langkah (bersedia dengan baik), kajian itu juga mendapati bahawa 52% syarikat di seluruh dunia dianggap ketinggalan (tidak bersedia) dan 4% dianggap ketinggalan , 48% syarikat dianggap pengikut (tidak bersedia).
Syarikat menghadapi kesan negatif dalam masa satu tahun
Dalam tinjauan, 61% responden berkata mereka mempunyai sehingga satu tahun untuk melaksanakan strategi AI mereka sebelum syarikat mereka mula mengalami kesan negatif perniagaan yang ketara
Strategi
73% perniagaan dinilai sebagai pemimpin atau pengejar, dengan hanya 4% didapati ketinggalan Selain itu, 95% perniagaan telah membangunkan atau sedang membangunkan strategi AI yang jelas, yang merupakan petanda positif, tetapi juga menunjukkan bahawa terdapat lebih banyak kerja yang perlu dilakukan selesai.
Infrastruktur
95% perusahaan menyedari bahawa AI akan meningkatkan beban kerja infrastruktur, tetapi hanya 17% mempunyai rangkaian yang fleksibel sepenuhnya untuk mengendalikan kerumitan ini, dan 23% syarikat menghadapinya dalam infrastruktur IT semasa mereka Cabaran AI baharu datang dengan terhad atau tiada skalabiliti.
Untuk menampung keupayaan yang semakin meningkat dan permintaan pengkomputeran AI, lebih daripada 75% syarikat akan memerlukan lebih banyak GPU pusat data untuk menyokong beban kerja AI semasa dan akan datang, dan sebagai tambahan, 30% daripada responden mengatakan kependaman dan daya pemprosesan rangkaian mereka adalah sub- optimum atau sub-optimum, dengan 48% responden percaya mereka memerlukan penambahbaikan lanjut dalam bidang ini untuk memenuhi keperluan masa hadapan.
Data
Walaupun data merupakan tonggak penting yang diperlukan untuk operasi AI, ia juga merupakan salah satu bidang kesediaan yang paling lemah. Berbanding tonggak lain, data paling ketinggalan, dengan 17% responden menyatakan bahawa terdapat beberapa tahap silo data atau pemecahan dalam perusahaan mereka
Apabila ia melibatkan penyepaduan data daripada pelbagai sumber dan menjadikannya terpakai Kerumitan AI boleh mempunyai kesan pada potensi maksimum aplikasi, cabaran utama
Bakat
Lembaga dan pasukan kepimpinan adalah yang paling mungkin menerima perubahan yang akan dibawa oleh AI, dengan 82% daripada kedua-dua kumpulan Menunjukkan penerimaan tinggi atau sederhana, walau bagaimanapun, daripada 22 % daripada pengurus pertengahan yang mempunyai penerimaan terhad atau tiada AI, terdapat lebih banyak kerja yang perlu dilakukan, dan hampir satu pertiga (31%) syarikat melaporkan bahawa pekerja mempunyai kesanggupan terhad untuk menerima pakai AI atau benar-benar tahan terhadap AI.
Permintaan untuk kemahiran AI mendedahkan jurang baharu dalam era digital. Walaupun 90% responden berkata mereka telah melabur dalam meningkatkan kemahiran kakitangan sedia ada, 29% menyatakan keraguan sama ada cukup bakat mahir akan ditemui
Penggunaan dasar AI telah bermula perlahan
Tadbir urus
Dalam 76% syarikat, menurut melaporkan, tidak mempunyai dasar AI yang komprehensif. Ini adalah isu yang membara kerana syarikat perlu mempertimbangkan dan mengurus semua faktor yang boleh menjejaskan keyakinan dan kepercayaan
Apa yang perlu ditulis semula ialah: Faktor ini termasuk privasi data dan kedaulatan data, serta pemahaman dan pematuhan terhadap peraturan global, sebagai tambahan , juga perlu memberi perhatian yang teliti kepada konsep berat sebelah, keadilan dan ketelusan dalam data dan algoritma
budaya
Berbanding dengan kategori lain, kawasan ini mempunyai bilangan pemimpin terkecil (hanya 9%), terutamanya kerana hanya 21% yang menerima pakai perubahan menyeluruh dalam pelan pengurusan kecerdasan buatan secara meluas. Eksekutif peringkat C paling mudah menerima perubahan dalam AI dalaman dan mesti memimpin dalam membangunkan rancangan yang komprehensif dan dengan jelas menyampaikan rancangan ini kepada pengurus dan pekerja pertengahan, terutamanya mereka yang mempunyai tahap penerimaan yang agak rendah
# 🎜🎜#Berita baik ialah orang bermotivasi tinggi, dengan hampir 80% (79%) responden mengatakan organisasi mereka menerima AI dengan rasa mendesak yang sederhana hingga tinggi, dan hanya 2% mengatakan mereka tahan terhadap perubahanAtas ialah kandungan terperinci Menghadapi cabaran untuk menyepadukan AI ke dalam proses perniagaan perusahaan: Penyelesaian untuk perusahaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Perintah shutdown CentOS adalah penutupan, dan sintaks adalah tutup [pilihan] [maklumat]. Pilihan termasuk: -h menghentikan sistem dengan segera; -P mematikan kuasa selepas penutupan; -r mulakan semula; -T Waktu Menunggu. Masa boleh ditentukan sebagai segera (sekarang), minit (minit), atau masa tertentu (HH: mm). Maklumat tambahan boleh dipaparkan dalam mesej sistem.

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Bagaimana untuk menentukan fail header menggunakan kod Visual Studio? Buat fail header dan mengisytiharkan simbol dalam fail header menggunakan nama sufiks .h atau .hpp (seperti kelas, fungsi, pembolehubah) menyusun program menggunakan arahan #include untuk memasukkan fail header dalam fail sumber. Fail header akan dimasukkan dan simbol yang diisytiharkan tersedia.

YAML digunakan untuk mengkonfigurasi bekas, imej, dan perkhidmatan untuk Docker. Untuk mengkonfigurasi: Untuk bekas, tentukan nama, imej, pelabuhan, dan pembolehubah persekitaran dalam docker-compose.yml. Untuk imej, imej asas, membina arahan, dan arahan lalai disediakan dalam Dockerfile. Untuk perkhidmatan, tetapkan nama, cermin, port, kelantangan, dan pembolehubah persekitaran dalam docker-service.yml.

Menulis C dalam kod VS bukan sahaja boleh dilaksanakan, tetapi juga cekap dan elegan. Kuncinya adalah untuk memasang sambungan C/C yang sangat baik, yang menyediakan fungsi seperti penyelesaian kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Keupayaan debugging Vs Code membantu anda dengan cepat mencari pepijat, manakala output Printf adalah kaedah debugging yang lama tetapi berkesan. Di samping itu, apabila peruntukan memori dinamik, nilai pulangan perlu diperiksa dan memori dibebaskan untuk mengelakkan kebocoran memori, dan menyahpepijat isu -isu ini mudah dalam kod VS. Walaupun kod VS tidak dapat membantu secara langsung dengan pengoptimuman prestasi, ia menyediakan persekitaran pembangunan yang baik untuk analisis mudah prestasi kod. Tabiat pengaturcaraan yang baik, kebolehbacaan dan penyelenggaraan juga penting. Bagaimanapun, kod vs adalah

Docker menggunakan enjin kontena, format cermin, pemacu penyimpanan, model rangkaian, alat orkestrasi kontena, virtualisasi sistem operasi, dan pendaftaran kontena untuk menyokong keupayaan kontenanya, menyediakan penggunaan dan pengurusan aplikasi yang ringan, mudah alih dan automatik.

Platform Hosting Imej Docker digunakan untuk mengurus dan menyimpan imej Docker, menjadikannya mudah bagi pemaju dan pengguna untuk mengakses dan menggunakan persekitaran perisian prebuilt. Platform biasa termasuk: Docker Hub: Dikekalkan secara rasmi oleh Docker dan mempunyai perpustakaan cermin yang besar. GitHub Container Registry: Mengintegrasikan ekosistem GitHub. Registry Container Google: Dihoskan oleh Google Cloud Platform. Registry Container Elastik Amazon: Dihoskan oleh AWS. Quay.io: oleh Red Hat

Perintah untuk memulakan bekas Docker adalah "Docker Start & lt; Nama Container atau ID & Gt;". Perintah ini menentukan nama atau ID bekas yang akan dimulakan dan memulakan bekas yang berada dalam keadaan berhenti.
