2021年12月30日--DIGITIMES Research 企業對於發展AI應用已由探索期，陸續進入建構AI所需資源、擴展及輸出AI應用階段，近期AI產業重心以自動機器學習(AutoML)、MLOps及可解釋性的AI(Explainable AI；XAI)解決方案，分別改善ML模型繁瑣開發過程、ML開發及維運團隊協作效率，以及ML模型缺乏可信度等企業發展AI應用時所面臨的挑戰，加快企業發展智慧化應用腳步。
AutoML解決了過去ML訓練模型費時的問題，也緩解AI人才不足困境，幾乎ML開發過程中的每一重複性環節，都能利用AutoML技術來簡化。當AI成果日益增加，企業陸續導入MLOps方案來將ML開發與維運流程標準化，使開發成果規模化(scalability)，將有助企業建構AI軟體文化，提升發展AI應用成效。XAI確保AI應用決策建議的合理性，同時提高模型透明度和可追溯性，預期XAI將成為AI技術普及的關鍵之一。
DIGITIMES Research分析師陳辰妃認為，AI技術發展日新月異，促使AI產業化趨勢方興未艾，然企業發展AI應用仍面臨各階段挑戰，隨著AI產業持續優化AutoML、MLOps及XAI等解決方案來改善產業AI化困境，將推動AI技術普及，以協助企業加速發展各種智慧應用。
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