AI应用的实施过程中常见的挑战有哪些？
AI应用的实施过程中常见的挑战包括数据质量、技术选择、人才匮乏、成本与收益、法律法规等方面的问题。
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数据质量：AI应用需要大量的高质量数据来训练模型，而很多组织的现有数据可能存在质量不高、不完整、不一致等问题，需要花费大量的时间和资源来清洗和整理数据。
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技术选择：在实施AI应用时，需要选择合适的技术框架、算法和工具，但是市场上存在众多的选择，管理者很难确定哪种技术最适合自己的业务需求。
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成本与收益：实施AI应用需要投入大量的成本，包括技术设备、人才培训、数据清洗等方面，而在短期内很难看到明显的收益，需要管理者对长期收益有清晰的规划。
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法律法规：在AI应用中涉及到隐私保护、数据安全等法律法规的遵守，管理者需要花费精力来了解和遵守相关法律法规，以避免潜在的法律风险。
对于这些挑战，管理者可以采取一些策略来应对：
在实施AI应用时，管理者需要综合考虑上述挑战，并采取相应的措施来降低风险，确保项目顺利实施和落地。