Gartner: 数据可用性和质量仍是AI落地的主要挑战
Gartner: 数据可用性和质量仍是AI落地的主要挑战
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【TechWeb】7月9日消息，Gartner一项新调查显示，45%具备高人工智能（AI）成熟度企业的领导者表示，其AI项目已持续运转三年以上，以确保长期产生影响和价值。而在AI成熟度较低的企业中，这一比例仅为20%。
调查显示，高AI成熟度企业确保AI项目长期运行的关键是基于业务价值和技术可行性选择AI项目，并建立健全的治理结构和工程实践。
该调查于2024年第四季度进行，目的是了解企业如何使用AI和生成式人工智能（GenAI）。来自美国、英国、法国、德国、印度和日本的432名受访者参与了此次调查。调查通过七个问题对企业的AI使用能力进行评估，这七个问题是Gartner基于评估和提升企业AI使用能力的结构化框架——Gartner AI成熟度模型所设计。每个方面按照1分（“规划/初始”）至5分（“领先”）进行评分。高AI成熟度企业的平均得分为4.2至4.5分，而低AI成熟度企业的平均得分为1.6至2.2分。
调查发现，57%的高AI成熟度企业业务部门信任并准备使用新AI解决方案，而低AI成熟度企业的这一比例仅为14%。
值得注意的是，无论AI成熟度如何，数据的可用性与质量始终是AI实施过程中面临的关键难题。Gartner数据显示，34%的低成熟度企业领导者和29%的高成熟度企业领导者均将其列为实施AI的主要挑战之一。在AI成熟度较高的企业中，48%的领导者认为安全威胁是实施AI的三大障碍之一；而在成熟度较低的组织中，有37%的领导者表示缺乏合适的应用场景是其面临的最大障碍。
调查还显示，建立指标有助于提升AI使用效果。高AI成熟度企业通过定期量化AI项目效益并利用多维度指标评估项目成功程度，因此不断改进AI项目。调查发现，63%的高AI成熟度企业领导者会对风险因素进行财务分析、对投资回报（ROI）和客户影响进行分析与评估，这些举措都能帮助她们保持AI项目的成功。
91%的高AI成熟度企业领导者表示已任命专门的AI负责人，其职责包括优先推动AI创新（65%）、交付AI基础设施（56%）、建立AI组织和团队（50%）以及设计AI架构（48%）。
近60%的高AI成熟度企业领导者表示已通过整合AI战略、治理、数据和基础设施能力来提高企业内部的一致性和效率。
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石油市场预期已久的供应过剩临近 交易员紧盯中国的采购动向随着石油市场即将迎来预期已久的供应过剩，交易员正在密切关注中国的采购动向，以确定中国是否会吸收由产油国增产所导致的多余供应。今年早些时候，中国入市大举购入了数百万桶石油，其中一部分流入战略储备。自那以来，随着中国国内需求的回升，库存积累的速度有所放缓，但由于市场预期中国方面将继续构建库存，其后续步骤
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