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但研究公司 Savanta 为 Pega 进行的一项针对全球 500 多名企业商业决策者的研究表明，炒作并不一定等同于理解。 大多数受访者 (82%) 预计，未来三年内，人工智能的采用和使用将占其利润增长的一半。在此基础上，绝大多数 (93%) 受访者声称对人工智能是什么以及它是如何工作的有很好的理解，但只有 35% 的人能够准确定义生成式人工智能。


人工智能的现实与潜在的人工智能应用和利益之间存 尼日利亚 whatsapp 数据 在这种知识差距的风险，只会损害那些因战略采用人工智能而获益的公司。 让我们探讨一下人工智能知识与其潜在应用之间的差距可能对企业产生影响的几个领域。我们将研究这种知识差距导致的一些人工智能挑战以及一些错失的机会。 相关文章： 垂直人工智能是加速生产解决方案的催化剂 人工智能挑战：1.对理解解决方案过度自信 这种假定知识与实际理解之间的差距可能导致过度自信，即对潜在结果和长期问题的“灵丹妙药”解决方案过于自信。


我们以前也曾使用其他技术走过这条路（还记得元宇宙吗？），因此，负责长期战略的人必须了解 AI 的潜在应用，了解企业可以利用的不同类型的人工智能，例如预测分析、自动化和机器人流程自动化 (RPA)，当然还有生成式 AI。 根据研究的利润预期，这种对人工智能挑战的过度自信可能会导致未能达到预期。我已经多次说过，人工智能既不是目标，也不是战略。


了解人工智能在哪些方面发挥作用以及在哪些方面可能不合适至关重要。85% 的受访者表示，他们将高达一半的年度 IT 预算花在人工智能解决方案上，企业没有时间（或金钱）做出错误的决定并投资于不合适的解决方案。 相关文章： 人工智能可以改变您的数字内容策略吗？ 人工智能挑战：2. 最佳解决方案的假设 人工智能知识差距带来的另一个人工智能挑战是营销人员在未来几个月面临的人工智能挑战解决方案范围不正确。