人工智慧戰略：平衡雲端和本地部署，以實現最佳成本、效能和安全性。

各種規模和類型的公司都在採用人工智慧來提高生產力和效率，但他們並沒有從這項策略中獲得任何改善，反而面臨著代幣成本上升、工具整合困難以及安全風險增加等問題。

與所有新技術一樣，應用推廣是第一步，實施和管理則緊隨其後。幾乎所有行業都在進行相關試驗，從中汲取的經驗教訓將有助於指導其他公司在人工智慧領域成功應用並走向成熟。

但員工擔心被取代，有時花更多時間質疑人工智慧驅動的工作成果。在最糟糕的情況下，為了確保員工對這項技術的信心，以及應對人工智慧策略調整過程中出現的新挑戰（這些挑戰往往是未知的），企業需要投入更多精力。

人工智慧的成本與未來挑戰

程式碼成本不斷攀升是企業面臨的最大挑戰之一。如果缺乏明確的方法來衡量程式碼成本如何轉化為效能，就很難評估在人工智慧方面的投入是否能帶來任何實際的效能提升。在推出功能更強大的新模型時，這一點尤其突出——而保持競爭優勢意味著，隨之而來的不斷增長的成本已成為企業營運的必要代價。

然而，即便員工剛完成培訓或為某個人工智慧模型設定了新的工作流程，引入下一個模型也可能增加複雜性，抵消任何新的生產力提升。因此，必須在人工智慧的整合、相關成本以及員工所感知到的生產力提升之間取得平衡。

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迄今為止，人工智慧最大的優勢在於能夠自動化重複性任務，從而解放員工。您可能已經聽過很多次了，但它的好處是真實存在的，而且顯而易見。無論是會議總結、文件起草、內部知識搜索，還是幫助員工更快地找到信息，人工智慧都能為人們節省寶貴的時間，讓他們專注於需要批判性思維和創造力的任務。員工越來越意識到，未來的職場取決於人工智慧，他們正透過數位化解決方案提升自身技能。為了取得成功，企業必須提供合適的技術，並創造讓員工能夠積極體驗人工智慧的環境。

然而，隨著越來越多的組織走出實驗階段，他們開始採取更嚴謹的方法。他們會質疑人工智慧是否安全，以及員工在使用工具時是否安全…

人工智慧的核心目標是降低複雜性。當員工能夠更有效率地完成任務，而組織又能有效控製成本和管理時，真正的投資回報才會顯現。

人工智慧驅動的數位化解決方案如今帶來許多益處，例如基於用戶個性進行個人化設備優化，或整合情感分析來衡量員工對數位化工具的滿意度。這些創新正在重新定義體驗管理，並有助於提升員工滿意度和生產力。它們還能幫助領導者與員工保持更緊密的聯繫，並評估人工智慧究竟是提升了員工體驗，還是增加了複雜性。

• 您預計未來幾年組織機構中的人工智慧基礎設施將如何發展？

我們將繼續看到對人工智慧基礎設施的大量投資。但討論必須超越單純的容量，因為容量本身並不能創造商業價值。下一階段的重點將放在確保基礎設施能夠讓人工智慧工作負載在最有效的地方運作。這意味著將終端視為人工智慧基礎設施的一部分，並利用它在本地處理特定任務，同時結合雲端服務和邊緣運算。同時，我們可以預見，除了原始運算能力之外，人工智慧基礎設施也將更加重視支援治理、安全和效率。這些基礎設施轉型將共同帶來員工和企業期望從人工智慧中獲得但目前尚未實現的實際價值。

• 您目前在企業人工智慧領域密切關注哪些最突出的發展趨勢？

在我看來，有三個主要趨勢特別突出：

首先，是轉向混合人工智慧架構的轉變。企業在決定哪些工作負載應該在雲端運行，哪些應該在本地運行時，會更加謹慎。

其次，人們越來越關注人工智慧的經濟效益。隨著人工智慧應用範圍的擴大，企業更加關注營運成本、基礎設施效率以及部署人工智慧的整體成本。

最後，我們正在見證終端角色的演變。多年來，個人電腦一直被視為一種存取設備。而如今，它已成為一個智慧運算平台，能夠安全且有效率地運行人工智慧工作負載。

企業無需投入巨額人工智慧預算即可成功實施這三大趨勢。他們只需花時間逐項確定真正智慧的功能應該部署在哪些任務中。