LexisNexis Risk Solutions的全球首席信息安全官Flavio Villanustre提到，盡管AI的長期潛力巨大，但由于過度宣傳和公眾的正面期待，當前的AI技術存在許多限制，包括高能耗、幻覺現象以及其他典型的早期技術問題。
CGI的分析、AI和機器學習副總裁Diane Gutiw博士表示，AI只是一種強大的工具，盡管它可以解決以往復雜且昂貴的問題，但需要在適當的場景中使用，以確保實現投資回報。
商業領袖對AI的擔憂源于企業對AI期望與技術現狀之間的不匹配，此外，AI技術的局限性可能會阻礙業務流程，甚至使企業面臨重大風險，例如，涉及AI管理個人信息的監管合規問題可能會帶來挑戰，因為刪除記錄可能需要對模型進行重新訓練，這既耗時又昂貴。
即使面臨這些復雜情況，投資回報的增加證據仍有助于緩解高管的擔憂。Gutiw表示，“采用AI的主要障礙在于展示其商業價值。”企業應聚焦于當前問題，而非每個用例都嘗試使用AI，這樣可以確保投資物有所值。
深入理解AI的能力及其局限性至關重要。Villanustre指出，企業在采用AI之前需要努力了解并識別合適的AI模型。正確使用AI可以帶來顯著的投資回報，但錯誤使用可能帶來風險和損失。
此外，良好的治理對于保持業務需求一致性、衡量結果和確保安全防護也至關重要。Gutiw提到，企業通過明確的AI和數據治理來維持和擴展解決方案，從而獲得最大收益。AI成功的最終衡量標準應該是是否解決了業務問題以及AI帶來了哪些具體優勢，無論是節省成本、時間還是資源。
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