如果說2023年是人工智慧（AI）在消費者市場大放異彩的一年，那麼2024年必定是企業級AI「當家」的一年。眼下各大AI技術廠商不斷推出各種大模型、技術參數排名、行業測評等。
企業如何選擇適合自身企業發展藍圖的AI技術與模型？企業在展開自己的AI創新再造旅程之前，需要認真思考與實踐以下四個基本原則：
1. 成為AI價值創造者
企業級AI有三種不同的使用或消費模式，購買內建AI能力的軟體、透過API調用查詢第三方模型或是利用公有與私有數據建立（然後查詢）自己的基礎模型。今日大多數企業採用前兩種模式，因為那是最容易嘗試與取得具備商業價值AI應用的途徑。然而，企業若想從AI應用中取得最大價值，就應該積極參與建立企業基礎模型，而非將自己的能力、策略與最重要的企業資料，簡單地外包給第三方。
2.「押寶」於開放的生態體系
當企業的數位轉型邁入以AI為先的AI+時代，要避免單打獨鬥。利用開放社群的能力，企業可以選擇與整合符合業務需求的開源模型、專有模型，或是自建模型，以合適的成本換取最大業務價值。IBM與企業級開源生態系裡的「中流砥柱」Hugging Face合作，就是為了實踐與推動這個原則。
以氣候與地球科學為例，在這個領域裡，不論是商業或科學都遭遇許多瓶頸。美國航太總署NASA估計今年以內，光是新數據的規模就將接近25萬TB。該如何有效地利用如此寶貴卻龐大的數據？IBM提出的解決方案就是將IBM與NASA共同建立的超大型地理空間AI基礎模型，在Hugging Face上分享出來；利用協作創新的力量，優化人類保護地球與資源的方式。
3. 讓AI可以隨處、高效運行
任何技術是否能夠成為企業轉型的推手，取決於它們是否能滿足不同規模的企業對於敏捷、ROI、高效、節能等指標的需求。要讓AI發揮所期待的效能，企業必須基於開放式混合雲端技術來構建AI，才能有效並高效地分析內部與外部數據，達到優化成本、提升性能、減少延遲，因為企業海量數據分散在不同的平台和系統，包括本地、私有雲、多個公有雲，甚至是邊緣。
4. 以負責任的方式構建與部署AI
與任何其他強大的科技一樣，AI也伴隨著潛在的風險與被濫用的可能。企業在積極啟動奠基於AI科技的組織再造工程之前，首先應該取得所有利害關係人、包括客戶與消費者、股東、員工、供應商等的「可信任」許可證。AI模型就是其所使用數據的鏡像，所以採用具有整體性的平台方法，實現貫穿AI生命週期各階段、各層面的治理十分關鍵—從數據攝取，到模型開發、部署與監控，企業必須以端到端的方式實現可信任、負責任的AI。
＜本文作者：李正屹現為台灣IBM公司總經理＞