对驾驶员的工作评价

　　在迈入2025年的时刻，新京报贝壳财经再度关注到企业在人工智能（AI）应用过程中所遇到的挑战，特别是数据安全与人才储备这两道“坎”。根据针对207位㊣企业家的调㊣查结果，41.6%的受㊣访㊣者指出，数据安全和隐私问题在人工智能的实际运用中显得格外突出，而35.9%的企业则面临着缺乏能够熟练掌握AI技术的人才的问题。与此同时，34.5%的受访者认为，未能制定全面的AI战略也造成了应用新技术的一大困境。这些数据反映了如今企业在实现“AI+”目标过程中的普遍困扰。

　　随着科技的飞速发展数据安全 应用安全，人工智能已成为企业创新和转型的重要力量。从智慧城市到智能制造、从在线教育到精准医疗，AI的应用场景无处不在。然而，伴随而来的✅数据安全问题令人担忧。在信息化时㊣代，数据作为新型生产要素，承载着企业的核心竞争力。然而，当企✅业在使用人工智能技术时，如何保障数据的安全性和隐私性，成为了必须直面的难题。比如，在医疗✅行㊣业中，患者的健康数据需要在提供精准诊断和治疗的同时，严格保护其隐私。一旦数据泄露，可能导致无法挽回的损失和信任危机。

　　除了数据安全，人才短缺也㊣是企业在推进AI落✅地过程中的一大障碍。人工智能技术对专业技能的要求越来越高，但目前市场上合适的AI人才依然稀缺。调查显示，35.9%的企业家认为缺乏能够熟练掌握AI技术的人才，限制了企业在技术研发和应用方面的进展。由于快速发展，许多大学和培训机构无法及时调整课程设置，以满足企业对于AI人才的需求，从而导致了供需之间的巨大鸿沟。

　　面对这种情况，企业应该采取怎样的措施来应对人才短缺的问题呢？首先，企业可以通过㊣加强内✅部培训，提升现有员工的技术能力。同时，也可与高校、科研机㊣构开展合作，推动科研成果转化，培养更多的AI专才。此外，企业还应营造良好的用人环境，提升人㊣才的吸引力。

　　另一个调查结果显示，34.5%的企业未制定全面的AI战略，这一问题同样影响了新技术的有效应用。人工智能虽是㊣技术驱动的，但如果没有 Clear 的指导方向，技术应用往往㊣会变得无序和低效。特别是面对复杂的数据环境，企业在推行AI㊣项目时，必须有长远㊣的战略规划，包括数据治理对驾驶员的工作评价、技术选型和风险管理等。

　　在㊣制定AI战略过程中，企业不仅要关注技术的引入，更应该对㊣数据源的合规性、数据的来源和存储条件进行详细规划。这将有助于在降低风险的同时，提升数据使用的效率，形成数据驱动决策的良性循环。

　　数据安全和人才储备是企业在人工智能落地过程中不可回避的两大挑战，但并非无✅法克服。通过✅加强数据安全管理，制定全面的AI战略，企业可以更有效地应对这些挑战。同时，与高校、科研机构的密切㊣合作，将有助于解决人才短缺的问题，提升企业的核心竞争力。

　　未来，随着技术的不断演进和人才培养体系的完善，人工智能✅将在更多企业中实现深度落地，实现真正的“AI+”效果。因此，企业在此过程中需要保持警惕，理性㊣应对潜在风险，积极探索解决方案，推动人工智能技术的良性发展。面对此类挑战，使用如简单AI等工具进行智能管理和创作，可以在一定程度上缓解企业在技术应用过程中的困境，提升运营效率和业务创新能力。