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构建人工智能就绪数据战略：每个企业在扩展人工智能之前应该做好哪些准备
企业人工智能计划很少会因为团队缺乏强大的模型而停滞不前。故障通常出现在模型层以下，其中分散的记录、不兼容的定义、延迟的管道、薄弱的访问控制和不明确的所有权阻碍了实验系统跨业务功能可靠地运行。试点环境可以掩盖这些弱点。有限的数据集...阅读更多»《构建人工智能就绪数据战略：每个企业在扩展人工智能之前应该做什么》一文首先出现在《大数据分析新闻》上。
来源:大数据分析新闻企业人工智能计划很少会因为团队缺乏强大的模型而停滞不前。故障通常出现在模型层以下，其中分散的记录、不兼容的定义、延迟的管道、薄弱的访问控制和不明确的所有权阻碍了实验系统跨业务功能可靠地运行。
试点环境可以掩盖这些弱点。手动准备有限的数据集，技术团队监督输出，用户量保持受控，并且与运营应用程序的集成被推迟。生产部署消除了这些保护。数据不断变化，决策影响客户和员工，失败会带来财务后果，并且输出必须保持可追溯。
生成式人工智能的采用正在加速，预计到 2030 年相关收入将以每年 31.2% 的速度增长。更快的投资无法弥补不完整的数据基础。可持续扩张需要集成平台、可扩展的云基础设施、受管控的访问、安全的管道、持续的可观察性以及从源记录延伸到业务成果的责任。
为什么成功的人工智能试点常常在企业扩张过程中失败
试点的成功通常证明模型可以在受控条件下完成定义的任务。它并不能证明周围的数据架构可以支持数千个用户、不断变化的源系统、持续推理或规范决策。
生产扩张同时改变了多个运营条件：
在添加更多模型之前构建统一的数据基础
应建立有效的控制：