WS DATA

查看我们的欧盟人工智能法律基础课程，了解这一创新且雄心勃勃的规则以及如何遵守它。

集成和可扩展性
将人工智能解决方案与现有系统集成并使其可扩展可能很复杂，并且需要现代基础设施，而这是许多公司所缺乏的。相反，大多数公司通常依赖传统的采购实践和软件，这些实践和软件可能无法轻松地与尖端人工智能工具交互。

将机器学习和人工智能技术融入这些既定流程需要仔细 乌拉圭电话数据 规划和定制，以避免中断。保险公司应评估其当前的基础设施，识别潜在的集成问题，并投资必要的升级，以确保两个系统与现有技术协调工作。

如果您想了解有关如何将 AI 工具实施到技术堆栈中的更多信息，

团队和人员的改进
制定成功的人工智能战略需要大量的努力和资源，但即使财力雄厚的公司也无法实施人工智能解决方案。因为？因为他们缺乏足够的具备人工智能知识的合格员工。

麦肯锡的一项调查显示，顶级公司将 22% 的采购员工安排在分析团队中。这表明公司需要通过外包数据专家档案或重新培训现有团队来投资并增加可扩展的数据档案数量。

然而，招聘和留住具有适当技能的人才可能具有挑战性，特别是考虑到市场对技术专业人员的竞争如此激烈。投资于现有员工的技能提升和再培训还可以帮助缩小技能差距，并确保组织能够充分利用人工智能功能。

幸运的是，DataCamp 可以为采购团队提供帮助。借助我们的DataCamp for Business 解决方案，我们可以帮助您的公司深入了解数据和人工智能。凭借适用于任何规模团队的可扩展解决方案，以及可定制的学习路径和详细报告，DataCamp for Business 可以帮助您转变业务并使其为人工智能做好准备。

人工智能和公共采购的未来趋势
展望未来，人工智能在招聘中的重要性将呈指数级增长。