AI落地的隐形壁垒

最近有个数据让我颇为吃惊：MIT的研究指出，在医疗场景落地AI时，真正用于模型微调的时间不足20%，而超过80%的精力都耗费在数据清洗、对接与校验这些繁琐事务上。即便耗时1小时优化模型，往往还需要4小时的后期处理才能投入使用。大众往往聚焦于那1小时，然而决定AI能否落地的关键，恰恰在于那4小时的“脏活”。 **繁琐的脏活，曾是亏本买卖** 深耕企业服务的人深有体会。当工程师进驻银行处理报表系统时，面对的是混乱不堪的数据：格式各异、命名随意，有的在Excel里，有的在老旧系统中，甚至还有存于业务员脑海里的。