AWS 表示， “企业 AI 包括在大型组织内广泛使用 AI 的政策、战略、基础设施和技术”，这需要“大量的投资和努力” 。
企业人工智能的示例包括：
一家信用卡公司利用人工智能检测数十亿笔交易中的欺诈行为
零售商利用人工智能优化供应链物流
一家医院利用人工智能分析医学图像进行诊断
最有效的企业人工智能实施通常是为了解决特定的业务问题，而不是为了追求技术本身。
消费级AI可以免费或低成本：想想ChatGPT、Gemini、Anthropic的Claude、Perplexity等公司的免费版或每月20美元的版本。其功能足以满足小型企业的需求。
企业人工智能的成本要高得多，通常按每用户每月收费。这类人工智能是根据特定公司的需求和目标量身定制的。
企业 AI 通常由大型公司大规模部署并集成到现有系统中。它高度注重安全性和合规性，例如 GPDR 和 HIPAA 法规。
企业人工智能的实施通常分阶段进行，首先确定影响最大的用例，然后构建概念证明，最后在公司内部大规模部署。
虽然大多数公司现有系统中已经实现了某种形式的自动化，但企业人工智能可以使其更加智能、更加直观。想象一下，使用电话树（例如，按 1 获取账户信息，按 2 获取客服信息）与使用 ChatGPT 进行对话的对比。
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部署企业 AI 的技巧
为了部署企业人工智能，戴尔首席技术官兼首席人工智能官 John Roese 在最近的YouTube 视频中表示，公司首先要问自己：“我们要解决什么问题？我们期望产生什么影响？” 然后，“一旦我们弄清楚了我们要做什么，我们该怎么做？”
Roese 表示，：
你的公司有何独特之处？如果借助人工智能进行改进，什么能真正让你胜出？
在戴尔，罗斯专注于三大优势：安全供应链、企业销售队伍和全球服务能力。
如果通过人工智能进行增强，贵公司各个优势领域的哪些流程将会产生积极影响？
他们的企业销售人员在准备会见客户时会花费 40% 的时间进行研究。
您将使用什么工具和技术来解决这个问题？
为了帮助企业销售人员，戴尔使用人工智能来加快销售人员 塞内加尔电报数据 与客户会面前的准备时间。
为了做好人工智能部署的准备，Roese 表示，公司必须做到以下几点：
组织和构建数据以使其对人工智能有用。
不要为每个用例创建一个自定义的 AI 工具——你最终会得到很多——而是看看如何将该工具用于多种用途。
Roese 表示，戴尔发现它只需要五种类型的 AI 功能，这些功能可以广泛应用于整个公司的所有用例。
下一个问题是，是自行开发还是购买 AI 工具。一年前，戴尔自行开发了这些工具。如今，它不再自行开发了。“现在市面上有足够多的现成工具，绝大多数 AI 组件都包含模型、开发框架和引擎，[并且]实际上可以作为供应商提供的标准化技术组件使用，”Roese 说道。
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