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# 整合挑戰和緩解策略
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雖然將生成式 AI 整合到 ADM 的優勢很大，但存在挑戰。了解這些障礙對於制定有效的緩解策略至關重要。下表為將生成式 AI 整合到 ADM 時可能受到影響的領域提供關鍵挑戰和對應的緩解措施。


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| 區域圖 | 主要挑戰 | 風險緩解策略 | 
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| **資料管理** | 資料品質和整合挑戰 | 確保跨各種系統和程序的一致、高品質資料。 | 
| **治理和道德** | AI 控管和道德 | 建立 AI 使用和決策的明確準則。 | 
| **人力調整** | 文化適應 | 為 AI 擴增角色準備人力。 | 
| **程序整合** | 與現有程序整合 | 將 AI 無縫整合到已建立的工作流程中。 | 
| **信任、可靠性和人為監督** | 驗證 AI 產生的洞見和建議，以獲得一致的準確性 | 保持適當的人工控制，同時利用 AI 自動化。 | 
| **技術複雜性** | 缺乏技能和經驗 | 管理 AI 增強型系統的複雜性增加。 | 
| **安全性與合規** | 缺乏資料保護和 IP 擁有權準則 | 在 AI 驅動的環境中維護資料保護和法規遵循。 | 
| **組織一致性** | AI 建議一致性 | 確保 AI 建議符合組織政策和最佳實務。 | 
| **平台複雜性** | 缺乏技能和變革準備 | 管理 AI 增強型平台和 IT 支援服務的複雜性。 | 
| **委外挑戰** | 外包操作中的功能差距 | 解決受管服務供應商中的 AI 準備度。 |