精誠集團數據服務首席顧問于正之指出，台灣企業在導入 AI 時，普遍面臨的最大難關在於數據能力，尤其是在數據的靈活調用度方面。他強調，許多企業的數據多樣性不足，訓練量也不夠，導致數據被禁錮在應用程式或核心主機中，難以提取和應用。
于正之認為，台灣企業在數據應用方面存在挑戰，主要是因為數據往往分散在不同的系統和應用程式中，缺乏統一的整合和管理。這種情況使得企業難以快速有效地提取所需的數據，進而影響了 AI 模型的訓練和應用效果。數據的多樣性和數量不足，也限制了 AI 模型在實際應用中的準確性和泛化能力。
為了解決數據調用困難的問題，于正之建議企業應重視數據整合和管理，建立統一的數據平台，打破數據孤島的局面。同時，企業應積極擴充數據來源，提升數據的多樣性和數量，以滿足 AI 模型訓練的需求。此外，企業還應加強數據治理，確保數據的品質和準確性，為 AI 應用的成功奠定基礎。
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