想象一下未来，人工智能 (AI) 与现有供应链解决方案无缝协作，重新定义组织管理资产的方式。 如果您目前正在使用传统人工智能、高级分析和智能自动化，您是否已经对资产绩效有了深入的了解？
无疑。 但如果您可以进一步优化呢？ 这就是生成式人工智能的变革性承诺，它正开始以改变游戏规则的方式彻底改变业务运营。 它可能是最终突破业务部门、应用程序、数据和人员功能失调的孤岛的解决方案，并超越使公司付出高昂代价的限制。
尽管如此，与任何新兴技术一样，早期采用者将承担学习成本，并且准备现有应用程序和数据并将其集成到支持这些新兴技术的新技术中也面临着挑战。 让我们看看资产绩效管理的生成式人工智能面临的一些挑战。
挑战一：整理相关数据
生成式人工智能之旅始于数据管理。 根据 Rethink Data 报告，企业可用的数据中有 68% 未被利用。 您有机会充分利用在资产内部和周围收集的大量信息并加以利用。
企业应用程序充当广泛数据模型的存储库，包含不同数据库中的历史和操作数据。 生成式人工智能基础模型基于大量非结构化和结构化数据进行训练，但编排对于成功至关重要。 您需要成熟的数据治理计划、将遗留系统纳入当前战略以及跨业务部门的合作。
挑战 2：为 AI 模型准备数据
人工智能的可信度取决于为其提供动力的数据。 任何分析模型的数据准备都是一项技能和资源密集型工作，需要（通常）具有技术和业务部门知识的大型团队的精心关注。
需要解决的关键问题包括运营资产层次结构、可靠性标准、仪表和传感器数据以及维护标准。 需要协作努力才能为 APM 中的有效 AI 集成奠定基础，并深入了解组织数据环境中的复杂关系。
挑战 3：设计和部署智能工作流程
将生成式人工智能集成到现有流程中需要对许多组织的运营方式进行范式转变。 这一转变包括嵌入人工智能顾问和数字工作者（与聊天机器人或机器人有根本不同），以帮助您利用跨业务和应用程序的可信数据扩大和加速人工智能的影响。 这不仅仅是技术变革。
您的人工智能工作流程应该支持责任、透明度和“可解释性”。
要充分发挥 APM 中人工智能的潜力，需要进行文化和组织转变。 将人类专业知识与人工智能功能融合成为智能工作流程的基石，有望提高效率和效果。
挑战 4：建立持续性和弹性
APM 中人工智能的初始部署并不是道路上的最后一站。 整体方法可帮助您在新的企业人工智能生态系统中建立持续性和弹性。 增加整个企业的托管服务合同成为一种主动措施，确保对不断发展的系统的持续支持。
凭借丰富的知识，老龄化资产可靠性劳动力的转变既带来了挑战，也带来了机遇。 保持嵌入式技术的有效部署可能需要您的组织在管理新的人才模型时“跳出框框思考”。
随着生成式人工智能的发展，您需要对不断变化的监管指南保持警惕，并与本地和全球道德、数据隐私和可持续发展标准保持一致。
为旅程做好准备
生成式人工智能将影响您的组织的大部分业务能力和要求。 因此，请将这些挑战视为相互关联的里程碑，每个挑战都利用功能来简化流程、增强决策并提高 APM 效率。
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