Dell Technologies， Inc. 和 IDC 分析了亚太地区的 AI 采用趋势。研究发现，AI、GenAI 和机器学习它正在改变整个地区的行业

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然而，许多组织仍在为人员短缺而苦苦挣扎。整合运营以及使人工智能战略与业务目标保持一致的复杂性

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 Chris Kelly Rong，亚太区特种销售基础设施解决方案集团高级总裁戴尔科技集团表示，亚太地区具有巨大的潜力，可以成为采用人工智能进行创新的领导者

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现在是组织超越概念验证 （POC） 并专注于实现可衡量的投资回报 （ROI） 的时候了。

然而，实现一致投资回报率的旅程是复杂的，需要在每个阶段提供全面的支持。AI 部署的用例开发、数据准备、治理、优化和扩展

"释放最大 潜力"

目前人工智能、生成式人工智能和机器学习正在改变行业，组织采用人工智能作为推动运营的战略。创造积极的客户体验并发展创新

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调查发现，随着人工智能采用的加速 ，许多组织越来越多地采用集成策略。重点是 GenAI 用例，以提高运营效率。为产品增加价值并提供个性化的客户体验

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然而， 企业也面临着技术人员短缺的问题，特别是在发达市场，人工智能专家的竞争导致成本上升

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此外，人工智能计划的成功取决于数据的可用性、质量和治理。通过以下组合来处理这些因素在内部投资和外部合作之间，这是释放人工智能全部潜力的关键

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发动机推动 "创新"

人工智能 和 GenAI 推动业务 创新： 该地区越来越多地采用人工智能，尤其是亚太地区以人工智能为中心的服务器市场。预计到 2025 年，其价值将达到约 239 亿美元

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亚太地区在 GenAI 上的支出也有所增加，今年亚太地区 84% 的组织打算为 GenAI 计划拨款 1 至 200 万美元

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然而， 许多组织仍然面临着使人工智能计划与战略目标保持一致并将人工智能集成到现有工作流程中的挑战

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在东盟，35% 的组织正处于采用人工智能和机器学习的早期阶段，21% 的组织认为其能力得到了系统性的提升。

不断发展的人工智能 采用 策略： 人工智能和 GenAI 采用策略正在不断发展，包括多云在内的公共云是近年来的首选。

企业正在从通用人工智能模型转向专业人工智能模型，首席信息官 （CIO） 优先考虑在公共环境中优化的数据安全、系统运行状况和基础设施选项。多云、混合云和私有云

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"人工智能"成功的 基础

扩展 AI 和 GenAI 功能 的主要挑战和考虑因素： 随着 GenAI 扩展其功能，组织面临重大担忧

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此外，还存在监管和监管风险，以及履行能效义务的需要。技能短缺导致过渡、产品开发延迟以及对质量结果的影响

然而，商业组织仍然认为 GenAI 值得付出努力，因为它是运营效率的驱动力。提高客户满意度和创造新业务

为

人工智能的成功 奠定基础： 亚太地区的组织正在采取系统、分阶段的方法来采用人工智能，根据高影响力用例的重要性和提供可衡量的回报进行排名

。 同时

，它可以有效地管理风险。奠定强大的人工智能基础需要人员、流程和技术的正确组合

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Credit: https://www.bangkokbiznews.com/tech/gadget/1194710

需要关注的关键领域包括投资即用型人工智能基础设施。培养以人工智能为中心的团队使 AI 战略与业务目标保持一致，并使用强大的数据治理来推动 AI 决策和长期成功

。 依靠

专业的 人工智能 专业知识来克服挑战： 亚太地区的企业认识到与战略专家合作构建可扩展基础设施和缩小技能差距的价值

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目前，组织正在谈论人员短缺的问题。对个人数据和集成复杂性的担忧是人工智能成功的主要障碍。

只有 30% 的人开发内部 AI 应用程序，大约 10% 的人使用商业现成 （COTS） AI 解决方案。