技术合集｜企业AI应用落地的关键问题和应对方法

企业AI应用落地的关键问题和应对方法

2022年，OpenAI推出了ChatGPT，引领了自然语言领域的飞速发展。生成式AI技术能够自我学习并与其他工具集成，处理复杂任务，如创作文本和业务分析。这不仅仅是技术的飞跃，也是企业数字化转型的一个巨大推动力。

数字化转型和生成式AI技术

数字化转型是企业保持竞争优势的关键战略，特别是建立企业数据资产。然而，传统的数据处理方法无法有效处理非结构化数据，生成式AI技术的出现则使这些数据的价值得以挖掘。生成式AI技术正逐步提升其处理知识的精准度、广度和深度。

技术浪潮和企业转型

云计算、大数据和生成式AI是企业内部交织叠加的技术浪潮。企业需要从更长远的视角规划，包括云能力引入、数据治理拓展、MLOps与LLMOps整合以及场景创新等。

AI战略和人才需求

企业的AI战略应强调整个组织中AI的实施，确保与业务战略和运营协同兼容。生成式AI的核心特征对人才和组织提出了数据驱动、成长性和多领域应用等要求。人才方面，企业需要多学科交叉人才、业务融合能力和持续学习能力。

生成式AI应用场景选择

企业在选择生成式AI应用场景时，需要一个“场景-痛点-方案-价值”的框架来系统地做出决策。这个框架有助于企业选择和实施能为企业带来实际商业价值的项目。

生成式AI技术的挑战和架构

尽管生成式AI技术迅速发展，企业在落地时仍面临挑战，如模型选择、场景价值挖掘、成本优化等。企业需要一个全面的生成式AI架构来解决这些问题，并确保从技术到业务场景的有效转化。

神州数码的生成式AI落地解决方案

神州数码推出了一站式大模型集成平台“神州问学”，提供模型、算力、数据和应用的连接能力，帮助企业投产和运营大模型应用。

结语

生成式AI技术是一场不可阻挡的范式变革，代表了企业数字化转型的未来趋势。神州数码致力于将先进技术系统化应用于企业，以把握生成式AI技术带来的机遇。

2024年度技术合集

神州数码云基地发布了80+篇技术文章合集，涵盖AI、云原生、数据库等领域。这些资源旨在帮助企业在数字化转型中实现更好的进步。

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