主要内容
组织利用最新 AI 算法助其成长的方式之一，是采用私有 AI 模型来调整业务战略。在此背景下，私有与公有 AI 的区别很重要——多数组织谨慎对待让公有 AI 访问敏感数据集，如人力资源信息、财务数据和运营历史细节。若给 AI 特定数据以作响应基础，其输出会更相关，更有助于决策者制定战略。使用私有推理引擎是公司从 AI 获得最佳结果并保护知识产权的合理方式。企业特定数据和微调本地 AI 模型的能力，使组织能提供定制化预测和运营调整，更贴合公司日常工作现实。德勤策略洞察报告称私有 AI 为“定制指南针”，将使用内部数据视为竞争优势，埃森哲称 AI“有望带来自农业和工业革命以来最重大的经济提升和工作变革”。然而，像传统商业智能一样，使用企业多年运营的历史数据可能会使决策固化于过去模式。麦肯锡称公司有“在算法琥珀中反映其机构过去”的风险。《哈佛商业评论》指出了一些技术复杂性，称定制模型使其活动更贴合公司很困难，可能只有最懂 AI 的数据科学和编程人员才能承担。麻省理工斯隆管理学院在商业战略中私有 AI 的热情倡导者和保守声音之间取得平衡。它建议将 AI 视为副驾驶，并敦促持续质疑和验证 AI 输出，尤其是在风险高时。
然而，考虑采取此行动（赶上 AI 浪潮，但以私有、注重安全的方式）的决策者，可能需考虑那些强烈倡导这种 AI 赋能方式的建议来源的动机。例如，德勤利用定制基础设施为客户构建和管理 AI 解决方案，如其“工厂即服务”产品，而埃森哲有专门针对客户 AI 战略的实践，如埃森哲应用智能。它与 AWS 和 Azure 合作，为财富 500 强公司等构建定制 AI 系统，德勤是甲骨文和英伟达的合作伙伴。“在游戏中有利益”，诸如“自农业和工业革命以来最重大的……工作变革”和“定制指南针”等短语令人鼓舞，但供应商的动机可能并非完全利他。总体而言，AI 倡导者正确地指出，模型比人类更能高效识别趋势和统计暗流。鉴于现代企业可用的海量数据，包括内部和外部信息，拥有能大规模解析数据的软件是巨大优势。AI 无需手动创建大型数据存储库的分析（既耗时又易错），就能洞察本质并提供可操作的见解。
此外，AI 模型能解释普通语言表述的查询，并根据经验信息进行预测，在私有 AI 背景下，这与组织高度相关。相对缺乏技能的人员可在没有统计分析或数据库技能的情况下查询数据。