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构建可扩展AI：工具，文化和协作
随着AI采用的加速行业，对话远远超出了速度和准确性等性能指标。领导者和从业者现在都强调道德一致性，解释性和可持续融合。在工具，团队和部门中，一条消息很明显：AI的长期成功与人的过程一样多，与技术相比。工具[…]
来源:AI Time Journal随着AI采用的加速行业，对话远远超出了速度和准确性等性能指标。领导者和从业者现在都强调道德一致性，解释性和可持续融合。在工具，团队和部门中，一条消息很明显：AI的长期成功与人的过程一样多，与技术相比。
跨工具Prashant Kondle提醒我们，在受规定的环境中，选择AI工具不仅仅是它可以做什么；这是关于它的工作方式。 “解释性，可靠性和对标准的符合性”是基础。在由HIPAA或CMMC等框架管理的部门中，无法满足治理或隐私要求的工具“迅速成为责任”。
Prashant Kondle 如何dmytro verner指出了工具选择中经常被忽视的挑战：“选择工具变得具有挑战性，因为供应商不提供互操作性标准，这会迫使企业在不灵活的生态系统中保持不足的生态系统中。组织通过选择API作为其基础并在云环境中运作的工具来实现AI的实施方法，以实现AI的实施，而持续实现了一项实施AI的工作。
dmytro verner 企业Samarth Wadhwa呼应了这种观点，强调必须集成工具选择。 “我看到的最大挑战不仅是选择工具，还可以确保它与现有的工作流程充分融合并与企业发展。”工具必须与第一天的合规性和变更管理保持一致，以扩展有效。
samarth wadhwa无代码/低代码平台：可访问，但不轻松
Hemant SoniSamarth Wadhwa支持无代码趋势，但强调了护栏的重要性：“低代码AI中的有效性和道德要求在模型培训，内置保护和人体设计中都需要透明度。”这些平台提供速度，但必须负责任地部署。
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