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推动 GenAI 部署投资回报的 3 个核心原则
公司领导渴望在其业务中部署生成式人工智能 (GenAI)。那么，为什么这么多项目未能走出概念验证 (POC) 阶段？在最近的一次 Gartner 活动中，杰出副总裁分析师 Rita Sallam 表示，到 2020 年底，至少 30% 的 GenAI 项目将在 POC 后被放弃 […] 文章《推动 GenAI 部署投资回报的 3 个核心原则》首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI企业领导者迫切希望在业务中部署生成式人工智能（GenAI）。那么，为什么这么多项目未能完成概念验证（POC）阶段？在最近的一次 Gartner 活动中，杰出副总裁分析师 Rita Sallam 表示，到 2025 年底，至少有 30% 的 GenAI 项目将在概念验证（POC）阶段后被放弃，原因包括数据质量差、风险控制不足、成本快速增长或无法实现预期的商业价值等。
生成式 AI 至少 30%这些问题正是 Gartner 在其最新的 2024 年新兴技术炒作周期中表示 GenAI 开始进入幻灭低谷的原因之一。然而，在另一项 Gartner 调查中，受访者报告称，他们的 GenAI 部署帮助公司实现了 15.8% 的收入增长、15.2% 的成本节约和 22.6% 的生产率提高。
幻灭低谷那么，成功将 GenAI 集成到关键工作流程中的企业与未能实现预计业务价值的企业有何区别？这些领导者和团队采用不同的方法，其特点是严格的准备和变更管理。以下是指导使用 GenAI 评估、选择和启用用例的三个关键原则，以便团队可以在转变业务流程的同时降低风险和管理成本。
1. 核心原则 1：从一开始就严格量化商业价值：
虽然企业领导者最初可能优先考虑 GenAI 实验，但他们现在渴望从投资中获得切实的商业价值。
101 个故事2. 核心原则 2：确保数据质量、隐私和安全。
2. 核心原则 2：确保数据质量、隐私和安全。Mastercard 正在使用 GenAI 促进客户互动并减少欺诈。其 AI 驱动的聊天机器人为客户提供个性化推荐、帐户信息和交易历史记录的即时访问。
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