企業中人工智能的整合引起了人們的興趣與疑問。*面對複雜的現實，飄渺的期望隨之而生*。儘管法國的組織渴望採納這項技術，但往往在一場熱情的追求中，基礎卻不穩固。有前景的結果與關鍵障礙相碰撞，例如數據質量和治理。
不幸的是，這些突發項目不總是能提供預期的投資回報。*如果技術與真正的需求不一致，就成為了幻影*。創新與務實之間的雙重性隨之成為未來企業面臨的一個不可避免的挑戰。
企業中人工智能的整合
法國企業對人工智能的採用正在逐漸增長，但頻繁的錯誤卻當頭棒喝。許多組織選擇在了解待解決問題之前專注於技術。這一現象導致令人失望的結果，項目難以帶來真正的附加價值。重新定義這一做法迫在眉睫。
真實需求的識別
專家的根本問題是：“忘掉人工智能，你最大的問題是什么？”企業應該首先了解他們面臨的關鍵操作挑戰，而不是急於採用人工智能。一種基於解決具體問題的觀點逆轉是必須的。項目往往只滿足於展示技術上的華麗，卻不考慮實際的投資回報。
數據管理
另一個主要問題在於數據質量。企業必須擁有良好結構的數據庫，才能考慮使用人工智能應用。在此過程中進行嚴格的數據審核是必要的，因為如果沒有統一且可訪問的數據，即使是最先進的人工智能解決方案也難以兌現其承諾。通常僅基於公共數據訓練的生成性人工智能模型無法預見專有數據的具體情況。
檢索增強生成（RAG）可作為一種潛在解決方案，通過具體的業務信息來進行人工智能的情境化。然而，與此過程相關的安全和治理問題不應被忽視，因為這可能會在規範方面引發重大困難。
成功指標
建立明確的指標對於衡量人工智能倡議的成功至關重要。指標應包括NPS（淨推薦值）、響應時間或解決率，應在一開始就確定。對這些指標的持續監控是必要的；最近的一項研究顯示，74%使用生成性人工智能的企業報告了投資回報，但僅限於那些密切跟蹤其KPIs的企業。
監管框架正在變化，尤其是歐洲AI法案對治理和合規提出了要求。企業被警告要注意潛在的合規問題，尤其是當他們不理解其數據是如何生成的時。實施人工智能戰略時，對這些方面特別注意是必需的。
法國企業面臨的特定挑戰
與人工智能整合相關的挑戰在法國特別引人注目。法國國家統計與經濟研究所（Insee）的研究顯示，只有10%的法國企業使用人工智能技術，而歐洲的平均水平為13%，荷蘭為28%。這一滯後也是學習的機會，可以通過觀察領先者的錯誤來獲得啟發。
成功轉型為人工智能的企業顯示出比同行高得多的增長率，最高可達1.5倍。這一成功往往源於對人工智能的深思熟慮的戰略採用，而不是單純的潮流。可持續性與倫理性在制定這些策略時變得不可或缺。
馬拉松，而非短跑
將人工智能進行整合對企業而言實際上是一場馬拉松。考慮到問題的複雜性，必須優先採用一種嚴謹的方法，而非急於求成。法國企業擁有獨特的機會，建立可擴展、透明且完美契合其特定需求的人工智能計劃。
是時候將人工智能的表演轉變為實用的人工智能。具見識的領導者將能夠利用這一珍貴的機會來塑造其組織的未來。挑戰巨大，做出明智選擇的時候已經到來。
常見問題解答
將人工智能整合到企業的第一步是什麼？
第一步是識別一個強影響力的商業問題，人工智能可以解決，而不是直接進入技術領域。
如何保障在實施人工智能解決方案前的數據質量？
必須進行全面的數據審核，以確保數據是有序的、統一的和可訪問的，因為數據質量對人工智能項目的成功至關重要。
我們應該跟蹤哪些指標來衡量人工智能倡議的成功？
必須在開始時定義一些可量化的指標，如NPS（淨推薦值）、響應時間和解決率，以便評估人工智能對企業的影響。
在整合人工智能時，我們應該注意哪些法律風險？
對治理、風險管理和合規保持警惕是非常重要的，特別是在執行歐洲AI法案時。
企業如何能夠從人工智能的先驅者身上汲取教訓？
法國企業應分析早期人工智能採用者的錯誤，以構建能夠避免這些陷阱的策略，從而促進更有效和道德的採納。
將人工智能整合是短暫潮流還是企業的必要性？
深思熟慮地整合人工智能已成為改善表現和競爭力的企業所需，並不是僅僅一種短暫趨勢。
如何衡量人工智能項目的投資回報（ROI）？
ROI應通過跟踪已確定的指標並分析結果與人工智能項目所投入的資金進行評估。
在採用人工智能時應考慮哪些倫理實踐？
企業需要重視透明性、責任和數據安全，同時遵守法規，以促進一種倫理的人工智能方法。
