当问到AI投资回报率时，我们在谈些什么？

的好像。」「他们不谈谈框架确实可靠、稳健或漂移。」

76% 的追查结果声指，在拓展他们的计算机科学科学知识工作总体察觉到艰难，反驳，Cognitive Scale 的协同创建人兼任总裁兼CEO Shay Sabhikhi 并不沮丧难以置信。「这正是我们从大企业花钱家那内都听到的，」他究竟，其之中一个缺陷在于数据资料科学知识团队与有组织除此以外二者之间的振动，他们不究竟如何检视他们研发的框架。

「这些框架似乎有最好的线性和精准度调回，但它们被束之高阁，因为它们本来被扔给了研发团队，然后他们被迫匆忙地试图组装这些软件包。」他究竟。

然而，在这一点上，大企业才可对他们在计算机科学科学知识总体的注资负责管理，因为计算机科学科学知识不再是一系列科学知识实验，Picciano 声指。「我们指之为从研究小组南北向想像，」他究竟。「我参加了一个总裁兼数据资料归纳官内阁亦会议，他们都究竟，我该如何拓展？我如何将计算机科学科学知识新兴产业？」

02 注资报酬率是各有不尽相同计算机科学科学知识的正确衡量吗？

然而，并非所有人都同意注资报酬率甚至是各有不尽相同计算机科学科学知识确实在有组织之中倡议实用性的最佳方法。

根据安永当今世界总裁兼高效率官 Nicola Morini Bianzino 的究竟法，从「用例」某种程度考量计算机科学科学知识和大企业，然后通过 ROI 加以各有不尽相同，这种对待计算机科学科学知识的方法是出错的。

「对我来究竟，计算机科学科学知识是一套高效率，大部分可以在大企业的任何人口众多调动——用例与相关的 ROI 归纳无法区分隔，」他究竟。

相反，他暗示究竟，大企业所才可在任何人口众多采用计算机科学科学知识。「这大部分就像云一样，两三年前，我与花钱家顺利进行了很多沟通，他们喜欢答道注资报酬率是多少？我迁移到云的商贸案例是什么？以前，大流行后，花钱家不再这么答道。每个人都只是究竟，『我才可这样继续做。』」

此外，Bianzino 声指，辩论计算机科学科学知识和 ROI 各有不尽相同你所究竟的「采用 AI」是什么字面。

「假设你准备在此之后应用一些自动驾驶功能——即 计算机科学视觉作为计算机科学科学知识的一个分支，」他究竟。「这是一个商贸案例吗？不，因为不会计算机科学科学知识就很难实现自动驾驶。」

对于像安永这样的子公司来究竟也是如此，它渗入大量数据资料并向花钱家包括建议——不会计算机科学科学知识就很难继续做到。「你很难从程序之中之中提炼出这个好像——它是内置的，」他究竟。

此外，根据表述，计算机科学科学知识在第一天就不会生产线力或稳定性。获取数据资料、训练框架、改进框架和拓展框架所才可间隔时间。「这不像回来你可以究竟，我早就顺利顺利进行了计算机科学科学知识，并且 100% 的实用性就在那内都——不，这是一种小规模的意志力，随着间隔时间的反为长亦会更为为更为好，」他究竟。「就可以造成了的实用性而言，本来并不会尽头。」

Bianzino 究竟，在某种程度上，计算机科学科学知识准备带进经营者效率的一部分。「如果你从事限于数据资料归纳的的机构，你就无法不会计算机科学科学知识的意志力，」他暗示究竟。「你能提炼出这些框架的商贸案例吗？这更为加艰难，我相信也不会前提。对我来究竟，这大部分就像是运营的机构所才可的基础设施效率。」

03 计算机科学科学知识的注资报酬率很难各有不尽相同

归根结底，有组织想要的是各有不尽相同 ROI 对的机构的不良影响——它对底线的开创性有多大。Domino Data Lab 的数据资料科学知识战略目标和的广告负责管理人 Kjell Carlsson 究竟。但缺陷是，这似乎与研发框架的工作量必需上脱节。

「因此，如果你塑造一个能增加点击转化率一个百分点的框架，就等于为大企业增加了数百万美元的收入。」他究竟，「但它也可以塑造一个很好的假设性维修框架。」在这种才会，对有组织经济收益不良影响似乎必需上不尽相同。「尽管其之中一个似乎事与愿违带进一个更为艰难的缺陷，」他补足究竟。

总体而言，有组织毕竟所才可一个「平衡溜溜球」来监视计算机科学科学知识的生产线。「因为如果你不会将任何好像试产，这似乎断定你察觉到了缺陷，」他究竟。「另一总体，如果你在生产线之中改装成过多，也似乎依赖于缺陷。」

例如，数据资料科学知识团队调动的框架越加多，他们所才可管理和维护的框架就越加多。「你在本年调动了这么多框架，所以你本来也再也承深受不想其他高实用性框架，」他暗示究竟。

各有不尽相同 AI 注资报酬率的另一个缺陷是，对于许多数据资料科学知识工程项目来究竟，其结果并不是一个试产的框架。「如果想对本年的交易顺利进行定量归纳的盈亏归纳，你似乎所才可反驳顺利进行严格的统计追查，」他究竟。「但不会一种框架可以试产的同时，还能利用计算机科学科学知识获取这一全过程当之中的洞察力。」

04 才可监视数据资料科学知识娱乐活动

尽管如此，如果不监视数据资料科学知识娱乐活动，有组织就很难各有不尽相同计算机科学科学知识的作用。「以前的一个缺陷是，确实采集和归纳的数据资料科学知识娱乐活动很少，」Kjell Carlsson 究竟。「如果你答道人们，他们亦会究竟他们知道不究竟框架显出如何，或者他们有多少工程项目，或者你的数据资料科学知识家在本年顺利顺利进行了多少预表述签订协议（ CodeCommits）。」

诱因之一是数据资料科学知识家所才可采用更为加不连贯的辅助工具。「这就是 Git 作为存储库越加来越加深受欢迎的诱因之一，它是有组织之中数据资料科学知识家的一般来说事实来源，」他暗示道。诸如 Domino Data Lab 之类的 MLops 辅助工具包括了支持这些不尽相同辅助工具的的平台。「有组织可以在多大程度上创建这些更为集之中的的平台……很关键性性，」他究竟。

05 计算机科学科学知识全面性是首要考量状况

Wallaroo 总裁兼高管兼任创建人 Vid Jain 在美林公司股票从事高频交易的机构近十年，他究竟，他的义务是大数目调动人工智能，并以积极的注资报酬率顺利进行调动。

挑战本来并不在于研发数据资料科学知识、排查数据资料或相结合贸易存储库，以前指为数据资料湖。他究竟，到目前，最小的挑战是采用这些框架并将它们开建并包括威胁性。

「事实显然，实现 ROI 更为加艰难——这些计算机科学科学知识计划之；还有 90% 不会造成了它们的 ROI，或者它们不会造成了足够的 ROI 来让注资更为为毫无疑问，」他究竟。「但这对每个人来究竟都是头等大事。答案不是一回事。」

他暗示究竟，一个必需缺陷是，许多人相信出台人工智能与出台准则并不一定的软件包不会太大区别，但他补足究竟，说是依赖于很大相似之处，因为计算机科学科学知识不是连续性的。

「这大部分就像照顾一个农场，因为数据资料是活的，数据资料是反为化的，远谈不上到此为止，」他究竟。「这并不是究竟，你组织起来了一个推荐线性，人们的购行为也就停滞在了这个时点。人们的购物行为是亦会反为的，你的竞对亦会突然促销，人们亦会转向你的竞对，而不是仍然在你这内都花钱好像。你才可往往照顾你的线性框架。」

事与愿违，每个有组织都所才可决定如何将他们的多元文化与围绕出台计算机科学科学知识的事与愿违在短期内保持一致。「然后你知道才可授权人们倡议这种转反为，让对你现有的机构线至关关键性性的人想到他们将从计算机科学科学知识之中获得一些实用性，」他究竟。

他补足究竟，大多数子公司仍属于这一全过程的早期阶段。「我相信，大多数子公司还不会继续做到这一点，但在过去的六到九个同年内都，我毕竟看到，人们早就开始认真对待的机构全面性和的机构实用性。」

06 计算机科学科学知识的注资报酬率仍然却是

但是对于许多大企业来究竟，如何各有不尽相同计算机科学科学知识的注资报酬率的缺陷仍然却是。「对于一些大企业来究竟，导致一些必需缺陷，比如他们甚至很难将他们的框架试产，或者他们可以但盲目地测试，或者他们出乎意料但以前他们想要扩大数目，」Jain 究竟。「但就注资报酬率而言，人工智能不一定谈不上损益。」

他暗示究竟，这是因为计算机科学科学知识计划不一定是令人瞩目之中心的一部分，而注资报酬率由的机构部门职掌，而在其他才会，很难各有不尽相同。

「缺陷是，计算机科学科学知识是的机构的一部分吗？或者它是一个实用程序？如果你是数字原生代，计算机科学科学知识似乎是的机构调试的能源的一部分，」他究竟。「但在一个仅有传统的机构或准备转型的大型有组织之中，如何各有不尽相同注资报酬率是他们才可彻底解决的一个必需缺陷。」

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