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战略、投资回报率及自研与采购

确定AI适用于何处、该采购什么、该自研什么，以及如何衡量是否奏效。

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衡量 AI 应用成效，不能只看有多少人尝试过 ChatGPT。本文提供一个衡量工作流投资回报率、质量、风险、成熟度和规模化准备程度的实用框架。

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LLM 产品的单位经济性：以证据为先的定价工作表

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DGX Spark：是什么、为谁而设，以及对本地智能体改变了什么

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一套实务审计，用于决定哪些自动化该保留、修复、简化或退役——涵盖所有权、故障、隐性审核工作与静默失败风险。

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HPE首席财务官（CFO）谈财务领域的AI智能体

CXOTalk. HPE首席财务官Marie Myers讲述了如何在一个3600人的财务组织中推广智能体AI（其“Alfred”平台），并采用文章所主张的严谨方法：直接与间接投资回报率框架；决定每个用例继续或停止的阶段关卡；强制设置人在回路质量控制；以及工作流层面的指标，例如某项每周审核流程的人工工作量减少了约90%。这里衡量的是工作方式的改变，而不是工具登录次数。

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解读《欧盟人工智能法案》：将合规转化为竞争优势｜Carme Artigas

MSP GLOBAL. Carme Artigas主持了促成EU AI Act的欧盟理事会谈判，并在视频中面向许多中小企业采购AI系统时使用的托管服务提供商讲解该法案。她按照当时的理解梳理了时间表，从2025年8月的GPAI行为准则，到2026年8月的一项合格评定节点，并讨论供应商文件。此后，[AI Omnibus，即Regulation (EU) 2026/1744](https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=OJ%3AL_202601744)将相关Chapter III高风险要求调整为：Annex III系统自2027年12月2日起适用，Annex I涵盖的系统自2028年8月2日起适用。系统清点、供应商证据和责任归属工作仍然有用，但视频中的日期仅具有历史参考价值。

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