今年LLMSを使用したことで私たちが行った急速な進(jìn)歩について非常に多くの熱意を持って、殘りの障壁とボトルネックのいくつかはシャッフルで迷子になる傾向があります。

すべての以前のテクノロジーと同様に、企業(yè)はAIプロジェクトを正しい方法で導(dǎo)入する必要があります。私が聞いたことは、新しいワークフローとツールは、會社にとって障害ではなく助けになる必要があるということです。

私たちはしばしばこれについて生産性の問題として話します。それが正しく制定されている場合、新しいプロジェクトは、労働者がより生産的で自信を持ち、仕事の上にいるのに役立ちます。それが不十分に行われた場合、それは生産性を低く誤って誤ってし、実際に行う必要がある作業(yè)を阻害する可能性があります。

2025年が進(jìn)行中になったため、パネルやAI業(yè)界に関するインタビューで議論された私が聞いた特定の問題のいくつかについて話しましょう。

バイインと熱意の欠如

これは、AIが他のすべての以前のテクノロジーに従う別の方法です。はい、それはより強(qiáng)力なテクノロジーであり、実裝にはより多様性がありますが、利害関係者の賛同が必要です。そうでなければ、あなたは弱點(diǎn)から始めています、そしてそれは困難な戦いです。

一般的な課題について話しているこのサブサックピースは、「低ユーザーの採用」というフレーズを使用します。これは、基本的に、人々が新しいAIツールまたはシステムを使用することを選択していないことを意味します。

それ自體がエンタープライズAIの中心的な問題です。

過度に幅広い指令

會社の誰かがすぐに「すべてをAIに移動する」ように全員に命じているとします。

これにはいくつかの潛在的な問題があります。まず、これらの指令が何を意味するのかについて明確に不足しています。また、部門內(nèi)の混亂と同様に、多くの重複と冗長な努力がある可能性があります。

詳細(xì)な戦略計畫を作成し、そこから行く方が良いです。

サポートとメンテナンスの欠如

いくつかの點(diǎn)で、それを管理するよりもイニシアチブを作成する方が簡単です。

この次の問題が発生します。社內(nèi)またはベンダーが何らかのAIプログラムを夢見て構(gòu)築したと仮定しますが、生産中に採用と使用に問題があります。ユーザーは質(zhì)問があります。これらは、多くの場合、重要なビジネスプロセスのためにツールを使用している最前線の人々です。

これらの質(zhì)問をアイロンをかけるために誰に行きますか？

各部門が「これが私たちの問題ではない」と言っている場合、あなたは手に扱いにくい狀況があります。

それは、最初のフェーズでのサポートだけでなく、AIシステムがワークフローとビジネスプロセスの一部になるため、後でサポートすることです。

AIエージェントと人間の交換

この問題は大きな疑問から始まります。AIエージェントは人間に取って代わりますか？

ビル?ゲイツ以外からこの入力をチェックすることができます。彼は、AIが優(yōu)勢になるにつれて、ほとんどのことに「人間を必要としない」ことを示唆しています。

「私たちが自分自身のために留保するものがいくつかあるだろう」とゲイツは人間のイニシアチブについて有名に語った。 「しかし、物を作ったり、物を動かしたり、食べ物を育てたりするという點(diǎn)では、時間の経過とともに基本的に解決されます?！?/p>

詳細(xì)については、私のお?dú)荬巳毪辘违荪氓丧悭攻趣?つであるAI Daily BriefのNathaniel Whittemoreの最近のエディションを聴くことができます。

WhittemoreはNufar Gasparと話しており、AIエージェントが本質(zhì)的に人間に取って代わることを示唆しています。言い換えれば、彼らは非常に自然に能力があるので、企業(yè)がそれをプラグインするだけで、以前に仕事をしていた人間を取り除くのは簡単です。

「少なくとも人々が彼らについてどのように考えているかという點(diǎn)で、エージェントは増強(qiáng)よりも本質(zhì)的に交換していると思います」と彼は主張します。 「現(xiàn)在、エージェントと一緒に、企業(yè)がエージェントから探しているROIは、「彼らは私たちの人々がそれをするよりも、より安く、効率的に、より迅速に何かをすることができますか？」

彼は、企業(yè)が人間の可能性に再投資するかどうかを選択するかもしれないと指摘しています。

「それが言っていないのは、企業(yè)がこれらの新しい効率向上の向上をどのように使用するかということです」と彼は付け加えます。 「彼らは単なる人員を削減するつもりですか、それともそのようなさらなる成長で解放された人々の時間を再投資するつもりですか？あなたは知っています、各企業(yè)はそれらの決定をしなければなりません?！?/p>

支援としてのAIの理論とエージェント代替品の現(xiàn)実との間のそのギャップは、どの企業(yè)においても大きな潛在的な問題です。

AI洗浄

これは、會社の統(tǒng)合とは関係がなく、ブランディングや會社の評判に関係していることに関係しています。

基本的な考え方は、AIの採用に関しては、この種のイニシアチブにリップサービスを提供するだけでなく、企業(yè)が誠実でなければならないということです。數(shù)年前、スジャイ?ハジェラのトピックについて報告している私たち自身のフォーブスのいくつかを示します。その多くは今でも適用可能です。 （そして、CNNからの詳細(xì)があります）。

「AI洗濯」は、グリーンウォッシングのような他のものと同義語であり、企業(yè)はそれよりも生態(tài)學(xué)的であると主張するかもしれません。これは、この種の不一致を避けるためのベストプラクティスであり、會社は「彼らが説教することを?qū)g踐しない」かもしれないという考えです。

AI倫理を無視します

何度も何度も、バイアス、プライバシーの問題など、物の倫理について考えずにAIプロジェクトを前進(jìn)させる企業(yè)が進(jìn)んでいます。

テクノロジーの世界の最高の數(shù)字は、倫理を方程式から除外することに対して警告しています。これには、AI革命の初期のビル?ゲイツやイーロン?マスクのような聲や、最近では、プライバシーと人間のデータ所有権とAIの交差點(diǎn)について警告している他の人たちが含まれます。

サイバーセキュリティの欠如

AIシステムも安全な方法で使用する必要があります。

ポッドキャストに戻ると、WhittemoreはHIPAAやヨーロッパのGDPRなどの基準(zhǔn)のコンプライアンスについて語っています。これはすべて、AIの実裝と設(shè)計でも同様に重要です。

良い政策の欠如

簡単に言えば、企業(yè)は成功するために良いロードマップを必要としています。

繰り返しますが、AIはその範(fàn)囲がユニークですが、ビジネスが適用すべきベストプラクティスのいくつかではユニークではありません。良い計畫がなければ、何でも効果が低いので、企業(yè)はAIが具體的かつ定義可能な方法で事業(yè)計畫に要因を確実にする必要があります。

これは今のところすべてです。エンタープライズでのAI採用に関しては、これらの一般的な推奨事項(xiàng)について考えてください。

以上がエンタープライズにおけるAIイニシアチブに関する8つの主要な問題の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。