一份惠普企业（HPE）的新报告显示，急于实施人工智能的企业在有效部署模型所需的流程方面存在困难。这份名为《构建 AI 优势》的报告对来自14个国家的2400多名 IT 领导进行了调查。
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受访者来自拥有500名以上员工的组织，涵盖了医疗保、制造业和金融服务等多个行业。报告发现，希望实施 AI 的企业在为 AI 模型准备数据的基本流程方面存在困难。调查结果显示，在受访2400名 IT 专业人士中，只有7% 目前能够实时运行数据同步，而只有26% 能够运行高级分析应用。不到60% 的受访者，他们的企业目前能够处理访问、存储和恢复数据的功能，这可能会减缓模型的开发程。
报告警告称，未能解决这些实施问题的企业面临模型产生不准确输出的风险。报告还发现了其他问题，包括未能理解运行其应用所需的计算和网络水平。调查的 IT 领导对前景表示信心，其中93% 表示他们的网络基础设施是合适的，84% 表示他们的计算存储能够足需求。然而，报告发现不到一半的受访者承认对于 AI 工作负载在训练和推理方面所需的水平并没有充分理解。
此外，还存在策略问题，超过四分之一（28%）的访者将其企业的 AI 方法描述为 “片段化”。报告还发现，大约35% 的 IT 领导表示他们的企业已为各个功能创建了单独的 AI 策略，而32% 的人表示他们的雇主已经制定了完全不同的划。此外，HPE 还发现，在部署过程中缺乏对道德问题的考虑。大约四分之一(22%)的受访者承认在制定 AI 策略时没有涉及其公司的法律团队。
惠普企业数据与人工智能高副总裁 Eng Lim Goh 表示:“企业必须仔细权衡成为先行者和不充分了解 AI 生命周期各个阶段差距之间的平衡，否则大规模的资本投资可能会带来负回报。” 总体而言，报告揭示了企业在部署 AI 模型方面的种种挑战，警示着企业需要更全面的方法来推动 AI 的全面部署和应用。