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今天，AI正在帮助这些企业获得可衡量的收益。 当他们向下一步（即重新构想流程和功能）时，他们希望将AI带到其数字和云加速计划的核心。 但是这种转变构成了独特的复杂性。 许多企业都在努力将AI与他们的核心，规模扩展和民主化在整个组织中，以道德，可解释的方式部署认知情报，并培养其劳动力。 与数字本地人不同，他们在采用新技术时会利用精益生态系统和敏捷性，而传统企业努力应对遗产负担带来的高昂的变革成本。 这使得很难适应新的商业模式并响应市场趋势。 缩放AI时，此类公司面临的一些顶级障碍是：今天，AI正在帮助这些企业获得可衡量的收益。当他们向下一步（即重新构想流程和功能）时，他们希望将AI带到其数字和云加速计划的核心。但是这种转变构成了独特的复杂性。许多企业都在努力将AI与他们的核心，规模扩展和民主化在整个组织中，以道德，可解释的方式部署认知情报，并培养其劳动力。与数字本地人不同，他们在采用新技术时会利用精益生态系统和敏捷性，而传统企业努力应对遗产负担带来的高昂的变革成本。这使得很难适应新的商业模式并响应市场趋势。缩放AI时，此类公司面临的一些顶级障碍是：
Infosys应用了AI
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