企业应用AI为何困难重重？堵点该如何打通？

AI企业应用的现状与挑战

对AI落地的误解

许多企业认为AI落地只是简单地购买模型和连接接口，却忽视了数据的重要性。在实际业务中，将数据输入模型后，结果往往因数据问题而无法被业务部门采用。数据标准不一、口径冲突以及质量参差不齐，使得AI难以发挥应有的作用。

数据质量是关键

高质量数据才是AI真正的“燃料”。企业在应用AI时，数据质量的重要性远超模型参数。数据质量不佳会导致AI出现各种问题，如人工智能的幻觉难以规避，从“辅助生成”走向“自主执行”还会放大安全漏洞与责任归属风险。

打通AI企业应用堵点的方法

数据治理与高质量数据集建设

要将企业沉睡、分散、杂乱的数据，通过主数据管理、数据标准治理、数据质量管控、资产目录梳理，加工成AI可直接调用的高质量数据集。这是让大模型在企业中真正发挥作用的基础。

模型接入与系统打通

除了高质量数据集，还需考虑如何将模型安全接入企业，并让AI应用与现有IT系统打通。只有这样，AI才能与企业的业务流程深度融合，实现真正的应用落地。

多方合作共建AI生态

四方联手的赋能计划

此次发布的全球AI生态赋能计划、AI编程高质量数据集底座，是政府、国际学术、智库、企业四方联手共建生态的成果。各方共同努力，为AI在企业的应用创造更好的条件。

全链路赋能生态签约

沐曦股份、普元信息、科大讯飞（601519）、张江AI创新小镇串联算力、数字基座、大模型、产业场景全链条，完成“芯·基·模·产”AI全链路赋能生态签约，推动AI在企业中的应用和发展。

企业应用AI面临着数据质量和工程化校验等方面的挑战，需要通过数据治理建设高质量数据集，打通模型与系统连接。政府、学术、智库、企业多方合作，共建生态、全链路赋能，才能有效推动AI在企业落地，释放数据价值，促进AI与企业业务深度融合。

相关问答

企业应用AI时常见的误解是什么？

很多企业以为AI落地就是买模型、接接口，忽视数据问题。实际业务中，因数据标准不一等，业务部门不敢用模型结果。

为什么说高质量数据是AI的关键？

高质量数据是AI的“燃料”，数据质量不佳会引发诸多问题，如人工智能幻觉难规避，影响AI从“辅助生成”到“自主执行”的安全性。

如何加工出AI可直接调用的高质量数据集？

要通过主数据管理、数据标准治理、数据质量管控、资产目录梳理等，处理企业沉睡、分散、杂乱的数据。

AI应用与现有IT系统打通有什么作用？

能让AI与企业业务流程深度融合，使AI真正在企业中发挥作用，实现应用落地，释放数据价值。

四方联手共建AI生态有什么意义？

可以整合各方资源，为AI在企业的应用创造更好条件，推动“芯·基·模·产”全链路赋能，促进AI与企业业务融合。