导航 AI 集成：自建、使用开源，还是与提供商合作？
realtime news Nov 21, 2024 06:34
行业领袖权衡 AI 集成策略的利弊，根据 AssemblyAI 的见解，探索自建开发、开源工具和 AI 提供商合作。
在2024年，将人工智能（AI）集成到业务流程中仍然是行业领袖关注的重点。然而，有效实施的道路充满挑战，包括决定是否要在内部构建AI系统、利用开源模型或与AI供应商合作。根据AssemblyAI 2024年报告的见解，这一决定取决于包括技术复杂性、团队容量、成本、迭代速度以及数据安全标准合规在内的各种因素。
AI 集成的障碍
尽管对AI的兴趣日益增长，许多组织在尝试实施这些技术时遇到了重大障碍。主要障碍包括：
技术复杂性
开发AI系统需要机器学习、数据工程和基础设施管理方面的专业知识。缺乏这些技能的组织面临陡峭的学习曲线，根据AssemblyAI的报告，49%的领袖将其视为重大挑战，尤其是在考虑开源或内部解决方案时。
团队容量
AI开发需要大量时间和资源，使团队资源紧张。调查中约有52%的受访者指出，团队能力不足是一个主要障碍，影响了他们满足AI开发和部署需求的能力。
成本
不仅技术投资巨大，还需确保顶尖人才和基础设施。许多公司低估了这些成本，导致预算超支和期望未达到。
迭代速度
快速迭代的能力至关重要，但挑战重重，因为工程团队要兼顾多项职责，包括定制AI开发和创建客户导向工具。
数据安全、隐私和合规性
确保数据安全和遵守如GDPR或HIPAA之类的法规至关重要。组织必须建立健全的数据处理协议并保持合规以降低安全风险。
选择正确的策略：自建、开源还是AI供应商？
组织面临在内部构建AI系统、使用开源框架或与AI供应商合作之间的策略选择。每个选项都有不同的优势和挑战：
自建
这种方法提供完全的控制和定制，但需在人才和基础设施上进行大量投资，存在时间长和意外复杂情况的风险。
开源
像TensorFlow和PyTorch这样的开源框架提供具有成本效益的解决方案并提供社区支持。然而，它们可能限制扩展性，并需要持续的维护和专业知识。
与AI供应商合作
AI供应商提供预训练模型和专门支持团队，加快市场推出时间。然而，这种方法涉及对第三方服务的依赖和持续的订阅成本。
AI 集成的关键考量
组织必须仔细评估其目标、资源和专业知识，以确定最佳的AI集成策略。关键考量包括管理竞争优先事项、确保数据安全和了解每种方法相关的成本。
最终，与AI提供商的战略合作可以带来显著的益处，使企业能够在无需进行繁重的内部开发的情况下利用尖端技术。想要全面了解行业领袖如何应对这些挑战，AssemblyAI 2024年《洞察报告》提供了宝贵见解。
欲获取更详细的见解，请访问原始文章在 AssemblyAI。
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