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过去几年来，人工智能 (AI) 已成为各大企业的首要技术重点，这主要得益于大数据的出现以及先进技术和基础设施的出现 [1]。Gartner 最新报告显示，实施 AI 的企业数量在过去四年中增长了 270%，去年增长了两倍 [2]。尽管 AI 能够带来的潜在商业价值令人兴奋，但开始采用 AI 解决方案的组织仍面临着众多挑战，阻碍它们实现绩效提升 [3,4]。在《麻省理工学院斯隆管理评论》上发表的一项 2019 年全球高管研究中，有七成公司报告称，AI 迄今为止对业务的影响微乎其微甚至没有 [5]。尽管 AI 技术具有巨大潜力，但 Brynjolfsson 等人 [6] 强调，我们正面临着现代生产力悖论。据作者称，人工智能尚未取得预期成果的主要原因之一是实施和重组滞后。因此，组织需要投资互补资源，以便能够利用其人工智能投资。了解需要开发哪些互补资源并实施这些资源对于实现人工智能的性能提升至关重要。换句话说，现在是时候研究组织如何构建人工智能能力了。
人工智能能力
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