然而，大多数高管在实现这一目标之前需要先克服一些重大障碍。然而，要克服这些挑战，彻底了解它们至关重要。
让我们来看看其中的一些挑战：
数据安全和隐私
公司在实施生成式人工智能时可能遇到的关键挑战之一是数据安全和隐私。
生成式人工智能模型高度依赖庞大的数据集来产生准确且有意义的结果。然而，处理如此庞大且敏感的数据可能会带来隐私和安全问题。
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道德和偏见考虑
人工智能模型通常从输入数据中学习，如果输入 加纳 WhatsApp 数据 系统的训练数据有偏差，人工智能模型的输出也会有偏差。数据中的这种偏差可能会导致不公平的结果，从而损害品牌的声誉。
在BCG的一份报告中，超过80%的受访者认为治理和缺乏战略路线图是他们面临的最大障碍，超过70%的受访者对使用GenAI犹豫不决。
在透明度至关重要的行业中，有偏见的结果可能成为采用人工智能的主要障碍。因此，解决这些道德问题对于期望结果公平至关重要。
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对象
计算成本和资源
训练新一代 AI 模型需要大量计算资源，包括高性能 GPU 和大量内存。然而，中小型企业可能会因为高性能计算资源的获取受限而面临训练和部署这些 AI 模型的挑战。
例如，一家初创公司想要部署人工智能模型来向其受众提供个性化的产品推荐，但可能没有合适的基础设施和计算能力来训练人工智能模型，从而限制了其提供定制化推荐的能力。
与现有系统集成
将 Gen AI 技术与现有业务流程和工作流程相结合可能具有挑战性且很复杂。
要使人工智能模型与现有模型进行交互，需要强大的技术知识和频繁的修改。这可能会导致部队内部产生抵抗。
处理技术复杂性
通用人工智能模型包含大量参数，这使其对企业来说很复杂。对于大多数组织来说，这些模型通常非常庞大，难以训练。
一家制药公司的商业和 IT 总监声称：“我们缺乏正确的技能 — — 不仅是技术技能，还有与实施用例相关的技能，如法律、数据隐私和合规性。”
实施这项技术所需的资源基本计算可能会使这项技术对生态环境不利且成本高昂。创建模型来处理这些技术复杂性可能会导致其他问题，例如资金雄厚的实体。