工业物联网(IIoT)系统在扩展时常遇到“试点炼狱”问题,74%的制造商停留在试点阶段。数据库在处理大规模数据时面临挑战,包括高数据流、存储需求和查询性能下降。设计稳健的数据库架构需考虑这些限制,以确保项目成功并避免性能退化。
许多保险公司在推进生成式人工智能(gen AI)应用时陷入试点阶段,无法扩展或提取价值。文章讨论了如何通过利用传统人工智能和机器人流程自动化以及gen AI来摆脱试点炼狱,解决数据隐私和安全问题,并提出了一些建议。
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