台灣企業部署AI的困境
2023年底，思科發布了《人工智慧準備度指數》調查，該調查的對象是擁有 500 名或以上員工的企業中，負責其內部 AI 整合和部署的領導者，共 8,161 人，通過調查策略、基礎設施、數據、治理、人才和文化六個方面，評估他們在人工智慧部署和運用方面的準備情況。
結果表明，台灣企業在關鍵業務面向和架構上仍顯著不足，其中61%的受訪者所在的企業已經在風險中，可能對短期內的企業發展構成風險。
報告顯示，調查的六個方面中，其中一個棘手的問題，在於數據。儘管數據是人工智慧運營所必需的關鍵支柱和命脈，但在台灣，數據領域是六個方面中被歸類為落後的企業數量最多的領域（12%），數據集中化是最大的問題。
數據缺乏集中化管理或預處理，對AI應用帶來了相當大的不利，這將限制企業充分利用AI技術的能力，甚至企業內有價值的數據可能無法在人工智慧工具中使用。
在不同領域、應用程序和工作負載中存在大量數據的情況下，文字、圖片、表格、圖紙等等，多種多樣的數據格式帶來更高的管理難度。企業面臨真實且日益迫切的需求，需要優先考慮一個強大的數據戰略，以發掘數據的真正潛力。高質量、多樣化和可訪問的數據對於AI算法至關重要。
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