如何加速公司人工智能应用（尤其适用于拉丁美洲和中东及北非地区）

你有没有想过 人工智能 (AI) 有潜力成为你公司的引擎，但不知何故，它似​​乎却无法推动公司发展？

这种感觉有一个名字：它被称为 “数字雄心悖论”。在拉丁美洲（LATAM）和中东及北非（MENA），创新的愿望非常强烈，但现实却更具挑战性。

市场数据显示，这些地区超过 70%的组织 仍处于人工智能探索的早期阶段。这就像我们拥有了一台 F1引擎（GenAI），却只能用 手动泵给它加油！而阻碍我们前进的，通常是你的 遗留系统。

如果你的企业正感受到这种惯性的重压，那么是时候审视一下创新方程式中真正缺失的是什么了。.

名为“legacy”的手刹

传统系统，例如企业资源计划 (ERP) 系统，承载 核心 着企业的 创新的“刹车” ， 无法与云计算和人工智能进行有效沟通。

在这种情况下，现代化并不一定意味着从头开始重写代码，这样做成本极高且风险巨大。解决方案首先是让 这些系统做好云迁移的准备，保持业务逻辑完整，并将现代化作为第一步，将传统系统与人工智能的潜力连接起来，同时确保 安全性和可预测性。

信任（和盈利能力）的三大支柱

在当今转型时期，缺乏有效 治理的 实验 代价高昂且风险巨大的。因此，专家指出，人工智能成功应用取决于 “信任三角”：

1. 现代化：将您的传统平台转变为 的可扩展平台 。
2. 人工智能就绪数据：集中和清理您的数据，确保它成为 “人工智能的燃料”。
3. 安全与治理：确保 零信任 和 全天候监控 ，以保护您的业务。毕竟，45% 的领导者认为准确性、偏见和隐私风险是最大的挑战。

“成功意味着将数据驱动的人工智能置于业务流程的核心。”—— Cristian VivancoSkyone 数据与人工智能解决方案架构师

通过这种三管齐下的方法，你不仅可以进行创新，而且可以 负责任地、以数据为导向。

这场革命中，人民在哪里？

技术已经成熟，但 人为因素 才是主要瓶颈。我们指的是 文化阻力、 人才稀缺 难以找到 实际应用案例 人工智能

需要采取 以人为本的。

• 透明度：缓解人们 对失业的恐惧。人们需要明白， 人工智能的目的是增强人类能力，而不是取代人类。
• 技能提升/再培训：重点应放在培训现有员工上。具有讽刺意味的是， 人工智能本身可以通过学习生命周期模型（LLM模型）促进这种快速学习。
• 明确目标：从小处着手至关重要 ，要专注于“快速见效”的成果 ，并建立 清晰的关键绩效指标 (KPI) 来衡量价值，无论是通过降低成本还是增加收入。过于雄心勃勃的项目往往会导致延误。

未来不需要取代人类，而是需要适应并 管理混合型劳动力 （人类和人工智能代理）。

从数据到自主决策的路径。

迈向 负责任 且对企业有价值的人工智能之路是一个结构化的过程，包含一系列明确的阶段：

1. 整合一切：使用一个平台连接来自 400 多个系统（ERP、CRM 等）的数据。
2. 整理数据：清理、转换和细分您的数据，并将治理、隐私和合规性作为优先事项。
3. 利用智能实现自动化：开发 AI 代理 能够协调任务、使用高级语言模型（如 Gemini 1.5 Pro、 GPT-4、 Llama 3）并 做出自主、基于上下文的决策的。

这场变革的关键在于 将数据驱动的人工智能战略融入 中 业务流程。

如果您想了解此旅程的下一步，了解您所在地区（拉丁美洲 或 中东和北非）的具体策略，并了解 框架 公司 未来就绪型 内容 电子书 就是您的起点。

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这本电子书源于与专家们的一次深入对话，其中充满了实用见解。为了进一步丰富您的学习体验，您还可以观看： 生成式人工智能和云计算：拉丁美洲和中东及北非地区的数据驱动决策和负责任的创新。

作者： Skyone