报告显示：企业尚未准备好部署 AI模型
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，调研了来自14个国家的2400多名 IT 领导者，结果颇有些耐人寻味。简单说，不少企业的AI雄心，可能被脚下基础流程这块“绊脚石”给拦住了。
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图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
这次调查的对象，都来自员工规模超过500人的组织，横跨医疗保健、制造业和金融服务等多个关键行业。那么问题具体出在哪儿？报告点出了一个核心矛盾：企业急着上马AI，却在为AI模型准备数据的基础流程上卡了壳。调查数据给出了直观的印证：在所有受访的2400名IT专业人士中，目前只有区区7%能够实现实时数据同步，也仅有26%能够顺畅运行高级分析应用。更值得关注的是，能完整处理数据访问、存储和恢复这些基础功能的企业，占比还不到60%。这可不是小问题，它意味着模型开发进程可能从一开始就步履蹒跚。
需要警惕的是，如果这些实施层面的问题得不到解决，企业将面临模型输出不准确的风险，这恐怕会直接拖累投资回报。而且，挑战还不止于数据。报告发现，许多企业对运行AI应用所需的计算和网络资源水平，也存在认知盲区。有意思的是，调查中的IT领导者们对自身基础设施信心满满：93%认为自家网络基础设施合格，84%觉得计算存储够用。然而，现实有点“打脸”——不到一半的受访者坦白承认，他们对AI工作负载在训练和推理阶段究竟需要多大资源，其实并没有吃透。
此外，战略层面的协调性也是一大隐忧。超过四分之一（28%）的受访者将他们企业的AI推进方式描述为“碎片化”。具体来看，约35%的IT领导表示，公司内部为不同业务功能制定了彼此独立的AI策略；更有32%的人指出，他们的雇主已经推行了完全不同的计划。这种各自为战的局面，无疑会消耗巨大的内部协同成本。更不容忽视的是，在紧张的部署竞赛中，道德考量似乎被部分企业搁置了。大约四分之一（22%）的受访者承认，在制定AI策略时，完全没有让公司的法务团队参与。
对此，惠普企业数据与人工智能高级副总裁 Eng Lim Goh 的点评可谓一针见血：“企业必须在争当先行者，与未能充分认知AI生命周期各阶段差距之间，谨慎权衡。否则，大规模的资金投入很可能带来负回报。” 总体而言，这份报告像一面镜子，清晰地映照出企业在部署AI模型道路上的种种沟坎。它传递出一个明确的信号：想要真正释放AI的潜力，企业需要一套远比现在更周全、更协同的方法论。毕竟，反赌固然重要，但每一步都踩得稳，才是决胜的关键。
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