lexisnexis risk solutions的全球首席信息安全官flavio villanustre提到，尽管ai的长期潜力巨大，但由于过度宣传和公众的正面期待，当前的ai技术存在许多限制，包括高能耗、幻觉现象以及其他典型的早期技术问题。
cgi的分析、ai和机器学习副总裁diane gutiw博士表示，ai只是一种强大的工具，尽管它可以解决以往复杂且昂贵的问题，但需要在适当的场景中使用，以确保实现投资回报。
商业领袖对ai的担忧源于企业对ai期望与技术现状之间的不匹配，此外，ai技术的局限性可能会阻碍业务流程，甚至使企业面临重大风险，例如，涉及ai管理个人信息的监管合规问题可能会带来挑战，因为删除记录可能需要对模型进行重新训练，这既耗时又昂贵。
即使面临这些复杂情况，投资回报的增加证据仍有助于缓解高管的担忧。gutiw表示，“采用ai的主要障碍在于展示其商业价值。”企业应聚焦于当前问题，而非每个用例都尝试使用ai，这样可以确保投资物有所值。
深入理解ai的能力及其局限性至关重要。villanustre指出，企业在采用ai之前需要努力了解并识别合适的ai模型。正确使用ai可以带来显著的投资回报，但错误使用可能带来风险和损失。
此外，良好的治理对于保持业务需求一致性、衡量结果和确保安全防护也至关重要。gutiw提到，企业通过明确的ai和数据治理来维持和扩展凯发在线的解决方案，从而获得最大收益。ai成功的最终衡量标准应该是是否解决了业务问题以及ai带来了哪些具体优势，无论是节省成本、时间还是资源。
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