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整合挑战和缓解策略
尽管将生成式人工智能集成到 ADM 的好处是巨大的，但仍存在挑战。了解这些障碍对于制定有效的缓解策略至关重要。下表提供了在将生成人工智能集成到 ADM 时可能受到影响的领域的主要挑战和相应的缓解措施。
区域图 |
关键挑战 |
缓解方案 |
|---|---|---|
数据管理 |
数据质量和集成挑战 |
确保在不同的系统和流程中获得一致、高质量的数据。 |
治理与道德 |
人工智能治理与道德 |
为 AI 的使用和决策制定明确的指导方针。 |
劳动力适应 |
文化适应 |
为员工做好准备，担任 AI 增强型职位。 |
流程集成 |
与现有流程集成 |
将 AI 无缝整合到已建立的工作流程中。 |
信任、可靠性和人为监督 |
验证 AI 生成的见解和建议，确保一致的准确性 |
在利用 AI 自动化的同时，保持适当的人为控制。 |
技术复杂性 |
缺乏技能和经验 |
管理 AI 增强型系统日益复杂的局面。 |
安全与合规 |
缺乏数据保护和知识产权所有权指南 |
在 AI 驱动的环境中保持数据保护和监管合规性。 |
组织协调 |
AI 推荐的一致性 |
确保 AI 建议与组织政策和最佳实践保持一致。 |
平台复杂性 |
缺乏技能和变革意愿 |
管理 AI 增强型平台和 IT 支持服务的复杂性。 |
外包挑战 |
外包业务的能力差距 |
解决托管服务提供商的 AI 准备问题。 |
