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云計算和人工智能的兩大誤區是什么？云計算和人工智能兩大誤區：云支出正在使數據中心支出大打折扣;人工智能過度炒作在很大程度上使企業購買者失敗。過早采用人工智能可能會很有趣，但同時存在著諸多問題。
云計算和人工智能誤區一：企業的數據中心注定不復存在
到2025年將有80%的企業關閉其數據中心。但是專業人士給出了他的思考的一些的理由：隨著互連服務、云計算提供商、物聯網、邊緣服務和SaaS產品的不斷增加，留在傳統數據中心拓撲結構中的原理將有優勢有限。
業務需要靈活性，但IT需要控制。按企業的條件使用IT。數據引力，盡管這種引力作用了一段時間，但現在產生了相反的效果：越來越多的數據誕生于云中，并且將會在那里存儲、處理和分析。
在云計算增長的同時，數據中心支出并未下降。盡管有預測說云計算將迅速取代數據中心，但這還是可以做到的。大多數人認為，在云計算上花費1美元，將是在傳統數據中心上花費的1美元。事實并非如此。
云計算和人工智能誤區二：人工智能讓企業失敗
高管們在人工智能方面做大做強的雄心超出了企業的交付能力：如果沒有基礎技術的需求，這些項目注定會失敗。需要管理人員來引導每個人進行變更，但有時似乎只是為了變更。問題不是因為人工智能失敗，而是因為人們沒有適當地為自己準備什么期望人工智能如何做。
進入這個行業的數據科學家們準備不足，但被過度炒作，他們已經準備好了去尋找成功之路。不幸的是，他們可能試圖用錯誤的技術來解決錯誤的問題，她指出：現實情況是，數據科學從來沒有像現在這樣重視機器學習，而是重視數據的清理、成型和移動。
人工智能可能比想像的更基本。它還可能由于與該技術無關的原因而失敗。也許，也許這根本不是失敗。至少沒有其他IT項目如此。與其他任何IT項目相比，人工智能項目失敗的可能性不會或多或少。
項目很少會失敗，因為技術無法實現預期的目標。項目失敗是因為買方希望技術無法交付的東西，或者組織在實施方面大失所望。人工智能項目與企業資源計劃(ERP)項目或任何其他IT項目相同。它們根據組織的項目管理流程而成功或失敗。
我們要對云計算和人工智能兩個誤區有清晰的認識，云計算和人工智能的發展必定會帶我們進入一個全新的時代。
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