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# 整合挑战和缓解策略
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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。


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| 区域图 | 关键挑战 | 缓解方案 | 
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| **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。 |