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德勤调查揭示了企业genai生产部署面临的挑战 -凯发k8国际首页登录

责任编辑:cres 作者:sean |来源:企业网d1net  2024-08-21 15:40:36 原创文章 企业网d1net

德勤发布的一份新报告揭示了企业在采用genai过程中的复杂现状,展现了显著进展与持续挑战并存的局面,这份题为《企业中的genai现状:现在决定未来》的调查收集了来自14个国家和六个行业的2770名业务和技术领导者的见解。
 
这项调查是公司季度系列关于企业genai现状的最新一期,该系列的第一份报告于1月发布,发现业务领导者对社会影响和技术人才表示担忧。
 
新报告描绘了一幅企业努力利用genai潜力的图景,同时面临着可扩展性、数据管理、风险缓解和价值衡量等方面的挑战。报告强调了一个关键节点,即早期成功推动了更多投资,但广泛实施的道路仍然充满障碍。
 
报告的主要发现包括:
 
• 67%的企业由于早期取得的强劲价值而增加了对genai的投资
• 68%的企业仅将30%或更少的genai实验投入生产
• 75%的企业增加了对genai数据生命周期管理的投资
• 仅有23%的企业认为他们对genai相关的风险管理和治理挑战高度准备
• 41%的企业在定义和衡量genai工作的确切影响方面存在困难
• 55%的企业因数据相关问题而避免了某些genai的用例
 
德勤的合伙人kieran norton在接受venturebeat采访时表示:“我看到很多客户正在进行原型开发和试点项目,但尚未进入生产阶段。很大一部分原因与数据质量及其影响有关,包括模型中引入偏差的风险。”
 
风险担忧如何影响企业ai部署
 
德勤的这项调查是最近几周内多项旨在详细说明企业ai当前使用情况的报告之一。普华永道上周发布的一份报告显示,尽管企业对genai的兴趣很高,但在评估ai风险方面仍存在一定差距。
 
德勤的报告进一步指出,ai风险可能正在影响企业的部署。norton表示,企业高管们对这些风险非常关注,在他们认为这些问题可以得到解决之前,不愿意推进相关项目。
 
德勤报告强调了一些关键风险,包括数据质量、偏见、安全性、信任、隐私和合规性。这些虽然不是全新的领域,但norton强调,genai存在一些特有的细微差别。kieran认为,企业可以利用现有的风险管理计划来应对这些挑战,然而,他也承认需要加强某些实践,例如数据质量管理,以减轻genai带来的特定风险。
 
norton表示:“有些细微差别需要解决,但归根结底,这仍然是核心治理问题。数据质量一直是一个关注点,因此你可能需要加强数据质量管理,以减轻风险。”
 
其中一个特别的担忧是genai模型可能会出现“幻觉”风险,即生成错误或无意义的输出。norton解释说,这一风险确实令人担忧,并指出这通常与对输入模型的数据缺乏理解有关。他建议,对于某些用例,企业可以选择使用更小、更有针对性的语言模型和特定培训,以减少幻觉风险。
 
企业如何展示genai项目的价值
 
报告中的一个重要发现是,41%的组织难以有效衡量其genai的工作。更糟糕的是,只有16%的企业为其cfo定期提供报告,详细说明genai创造的价值。
 
norton解释说,这种困难源于用例的多样性,需要一种更细致、针对具体用例的方法。
 
他说:“如果你在企业的不同部分探索20种不同的用例,你可能会遇到苹果、橙子、香蕉和菠萝,所以你无法以相同的方式衡量所有这些。”
 
norton建议,企业应为每个具体用例定义kpi,针对他们试图解决的业务问题,这可能包括生产力、效率或用户体验的改进,具体取决于特定用例。他建议企业识别业务中存在问题的领域,然后尝试解决这些问题。
 
他说:“我认为,更重要的是将其分解到用例层面,而不是将其作为一个整体组合来处理。”
 
企业网d1net(www.d1net.com):
 
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德勤发布的一份新报告揭示了企业在采用genai过程中的复杂现状,展现了显著进展与持续挑战并存的局面,这份题为《企业中的genai现状:现在决定未来》的调查收集了来自14个国家和六个行业的2770名业务和技术领导者的见解。
 
这项调查是公司季度系列关于企业genai现状的最新一期,该系列的第一份报告于1月发布,发现业务领导者对社会影响和技术人才表示担忧。
 
新报告描绘了一幅企业努力利用genai潜力的图景,同时面临着可扩展性、数据管理、风险缓解和价值衡量等方面的挑战。报告强调了一个关键节点,即早期成功推动了更多投资,但广泛实施的道路仍然充满障碍。
 
报告的主要发现包括:
 
• 67%的企业由于早期取得的强劲价值而增加了对genai的投资
• 68%的企业仅将30%或更少的genai实验投入生产
• 75%的企业增加了对genai数据生命周期管理的投资
• 仅有23%的企业认为他们对genai相关的风险管理和治理挑战高度准备
• 41%的企业在定义和衡量genai工作的确切影响方面存在困难
• 55%的企业因数据相关问题而避免了某些genai的用例
 
德勤的合伙人kieran norton在接受venturebeat采访时表示:“我看到很多客户正在进行原型开发和试点项目,但尚未进入生产阶段。很大一部分原因与数据质量及其影响有关,包括模型中引入偏差的风险。”
 
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德勤的这项调查是最近几周内多项旨在详细说明企业ai当前使用情况的报告之一。普华永道上周发布的一份报告显示,尽管企业对genai的兴趣很高,但在评估ai风险方面仍存在一定差距。
 
德勤的报告进一步指出,ai风险可能正在影响企业的部署。norton表示,企业高管们对这些风险非常关注,在他们认为这些问题可以得到解决之前,不愿意推进相关项目。
 
德勤报告强调了一些关键风险,包括数据质量、偏见、安全性、信任、隐私和合规性。这些虽然不是全新的领域,但norton强调,genai存在一些特有的细微差别。kieran认为,企业可以利用现有的风险管理计划来应对这些挑战,然而,他也承认需要加强某些实践,例如数据质量管理,以减轻genai带来的特定风险。
 
norton表示:“有些细微差别需要解决,但归根结底,这仍然是核心治理问题。数据质量一直是一个关注点,因此你可能需要加强数据质量管理,以减轻风险。”
 
其中一个特别的担忧是genai模型可能会出现“幻觉”风险,即生成错误或无意义的输出。norton解释说,这一风险确实令人担忧,并指出这通常与对输入模型的数据缺乏理解有关。他建议,对于某些用例,企业可以选择使用更小、更有针对性的语言模型和特定培训,以减少幻觉风险。
 
企业如何展示genai项目的价值
 
报告中的一个重要发现是,41%的组织难以有效衡量其genai的工作。更糟糕的是,只有16%的企业为其cfo定期提供报告,详细说明genai创造的价值。
 
norton解释说,这种困难源于用例的多样性,需要一种更细致、针对具体用例的方法。
 
他说:“如果你在企业的不同部分探索20种不同的用例,你可能会遇到苹果、橙子、香蕉和菠萝,所以你无法以相同的方式衡量所有这些。”
 
norton建议,企业应为每个具体用例定义kpi,针对他们试图解决的业务问题,这可能包括生产力、效率或用户体验的改进,具体取决于特定用例。他建议企业识别业务中存在问题的领域,然后尝试解决这些问题。
 
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