Skip to content Skip to footer

企业内部实施人工智能的隐性成本有哪些?

image-20231126174951753

在利用人工智能(AI)推动业务发展的过程中,企业面临着实施的挑战和隐性成本的负担。这些成本在一开始就经常被低估,可能会对内部人工智能计划的成功和财务可行性产生重大影响。了解和管理这些成本对于寻求将人工智能有效集成到其运营中的企业至关重要。

基础设施成本

任何 AI 实施的基础都是强大的基础设施。除了对硬件和软件的前期投资外,企业还面临着维护、升级和扩展此基础架构的持续费用,以适应不断增长的数据和处理需求。这些成本可能会迅速上升,尤其是当 AI 应用程序变得更加复杂和数据密集型时。

数据采集和准备

人工智能的功效很大程度上取决于数据的质量。获取高质量的数据集可能成本高昂,而这仅仅是个开始。为 AI 准备这些数据(包括清理、标记和格式化)是一个资源密集型过程,需要时间和专业技能。

人才招聘和培训

人工智能人才市场竞争激烈,价格昂贵。聘请经验丰富的人工智能专业人员是一项重大投资,因为他们的需求量很大且可用性有限。此外,现有员工通常需要接受广泛的培训才能与人工智能系统协作,从而增加了成本效益。

合规性和安全性

以数据为核心,人工智能的实施必须遵守严格的数据保护和隐私法规,例如 GDPR。确保合规性并保护敏感数据免遭泄露需要对安全基础设施和协议进行大量投资。

项目延误和超支

人工智能项目本身就很复杂,容易出现延误和预算超支。造成这种情况的因素包括未定义的项目范围、技术挑战和人工智能项目的实验性质。

与现有系统集成