根據(jù)Plutoshift委托發(fā)布的一份報告，盡管許多制造公司在采用AI方面取得了長足進步，但是由于缺乏“適當?shù)募夹g(shù)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)”，處于轉(zhuǎn)型中的制造公司被迫重新評估其戰(zhàn)略。

超過60%接受調(diào)查的制造公司表示，他們被迫重新評估采用AI的步伐和方向，因為他們正努力克服圍繞數(shù)據(jù)收集和成熟度的挑戰(zhàn)，定義現(xiàn)實結(jié)果以及基于這些因素管理預(yù)算，根據(jù)“實施AI的突破性基礎(chǔ)”報告。

監(jiān)控工業(yè)工作流程自動化性能并委托撰寫該報告的Plutoshift對250家全球制造業(yè)公司進行了調(diào)查。

研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)重新考慮其AI實施計劃的主要原因是明顯缺乏數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)-而超過80%的企業(yè)表示，他們無法“自動且持續(xù)地”對其數(shù)據(jù)智能采取行動。

超過72%的人表示，花費更多的時間才能實現(xiàn)從人工智能提供的業(yè)務(wù)優(yōu)勢中受益所需的技術(shù)/數(shù)據(jù)收集基礎(chǔ)架構(gòu)。Plutoshift首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Prateek Joshi說：“公司正在企業(yè)級采用AI方面向前邁進。”“但是，盡管一些公司在AI實施方面取得了進步，但經(jīng)常被低估的現(xiàn)實是AI計劃的定義很松散。

處于轉(zhuǎn)型過程中的公司通常缺乏適當?shù)募夹g(shù)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)。最后，這些實現(xiàn)可能無法達到期望。

她補充說：“這份報告中的見解向我們表明，通過采用更加衡量和更扎實的方法來實施AI，公司將從中受益匪淺。”