在内部环境中使用人工智能是否是未来生存的关键，而使用关键的内部数据进行学习是否是一个关键因素？

随着 “生成式人工智能 “的发展，人工智能在商业中的应用将加速，它将创造新业务以满足市场需求，并解决日益严重的人力短缺问题，人工智能技术还将发挥其他作用。
未来，如果不使用人工智能，将很难保持竞争力。

不过，企业早已将预测性人工智能用于产品开发和业务决策，这种技术利用机器学习和深度学习，从当前和过去的数据中对未来做出预测、
在生成性人工智能热潮之后，许多公司都在寻求有效利用人工智能，因此，找到利用人工智能的最佳解决方案是一项极具挑战性的任务。
利用人工智能的最重要因素是公司内部存储的数据，预测性人工智能和生成性人工智能都是如此，都需要学习模型。

特别是在用于指导管理决策时，需要使用内部关键数据而不是公共数据进行训练。
因此，在本地环境（即内部部署）中构建人工智能环境将比以往任何时候都更加重要。

目前，在考虑使用人工智能时，大多数公司可能会考虑部署公共云上提供的人工智能服务。
然而，要想从中获得更深入的见解，就必须纳入公司内部的敏感数据。
当这种情况发生时，预计会有更多的公司采用在内部基础设施上运行人工智能的方法，而不是在公共云上运行人工智能，因为后者会将数据带出办公室。

在企业内部构建人工智能基础设施的挑战在于，解决方案的规模将会扩大。
这可能会导致更多公司出于成本考虑而无法实施人工智能。

鉴于越来越多的公司希望在内部利用人工智能，本报告介绍了实施人工智能的意义、实施人工智能时面临的挑战，以及希望开始小规模利用人工智能的公司如何着手实施相关举措。
我们希望您能通过人工智能市场的最新趋势，了解更多有关内部利用人工智能的信息。