然而，任何想要赢得或增加合同中标率的供应商，都应该把重点放在解决目前阻碍CSP大规模实施AI能力的挑战上。Omdia的《OSS/BSS Evolution Survey-2022》调查表明，有限的数据科学技能、全企业范围的数据以及缺乏围绕AI的组织战略，是CSP实施AI面临的最大挑战。数据科学家非常稀缺且招聘成本昂贵，对于那些有能力雇佣数据科学家的企业来说，孤岛式的电信运营环境对于这些人才发挥其作用来说并不友好，因为访问数据非常困难。Verizon首席数据和分析官Linda Avery强调，数据质量也是一个障碍，她在最近的Digital Transformation World活动上指出，数据科学家在AI项目上花费的时间中，有70%是为训练AI模型准备数据。
寻找应对这些挑战的方法将是CSP在2022年投资电信AI的重点所在。供应商的多样化战略为应对这一挑战提供帮助变得至关重要。这包括供应商和互联网巨头企业之间的合作，在考虑到安全性和监管的情况下，在公有云上整合企业从上到下的数据，从而使数据访问变得更加方便。与提供技术能力（例如预训练的AI模型、少代码和无代码框架）的AI平台供应商合作，以加速包括开发、部署和管理在内的AI运营，这也将有利于希望增加CSP电信AI合作的供应商。C114通信网 艾斯

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