# 国大系统科学院学习节聚焦企业人工智能落地三大难题

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Published: 2026-09-02
Source: 狮城新闻

AI喊得震天响，为何在企业里却总是雷声大雨点小？新加坡国立大学系统科学院近日启动第11届学习节，围绕企业如何将人工智能从试验阶段真正推向规模化应用，直面数据、治理和人才等现实难题。

不止是风口，更是挑战 

在近期举办的NUS-ISS学习节上，讨论的焦点并非那些天花乱坠的AI概念，而是企业应用的骨感现实。活动没有描绘AI改变世界的宏大蓝图，反而一针见血地指出了活动重点聚焦企业人工智能落地面临的三大关键难题：数据准备、治理以及人才能力。这三个词听起来远不如“通用人工智能”酷炫，却是决定企业AI战略成败的胜负手，也是许多公司砸下重金却听不见响的症结所在。

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由国大系统科学院（NUS-ISS）来牵头这场讨论，再合适不过。国大系统科学院长期通过研究生教育、专业教育、咨询、应用研究和职业服务培养数字人才，并与产业界保持密切合作。其课程和研究覆盖软件开发、数据科学、人工智能、网络安全、产品管理及数字创新等领域，因此，本届学习节也特别强调如何让人工智能真正进入企业运营与实际业务场景。

数据与规则：AI的双重基石 

首当其冲的挑战是**数据**。很多人以为AI的原料是**数据**，只要量大管饱就行。但现实往往是，企业的**数据**更像一片“沼泽”，混乱、分散、质量参差不齐，远非即取即用的“金矿”。人工智能的效果高度依赖底层数据。此次学习节重点讨论了数据质量、元数据、数据治理和数据架构等问题，强调企业需要建立可信、可访问、管理良好的数据基础。如果前期的**数据**清理和准备工作不到位，后续的模型训练无异于沙上建塔，根基不稳，效果自然大打折扣。本次学习节就探讨了如何构建高效的**数据**管道，为AI备好高质量的“燃料”。

有了燃料，还需要方向盘和刹车——这就是AI治理。它要解决的是如何负责任地使用AI。比如，AI的决策出现偏见怎么办？AI犯了错，谁来担责？企业还需要考虑数据保护、人工智能治理、合规与风险管理，并建立必要的安全防护和人类监督机制。一个没有明确治理框架的AI系统，就像一辆失控的无人车，**风险**巨大。因此，在拥抱AI前，企业必须先建立起一套包含道德、风控与合规的治理体系。

人的转型：AI时代的终极命题 

技术和框架就位，最后还是要看人。第三个，也是最**关键**的挑战，在于人的能力。AI并非即插即用的工具，它的价值需要懂业务、懂**数据**、也懂技术的复合型人才来释放。这不只是招几个顶尖**数据**科学家的事，而是整个组织都需要提升“AI素养”。从市场部用AI分析用户，到人力资源部用AI筛选简历，再到管理层基于AI洞察做决策，每个岗位都需要具备与AI协作的新能力。

这也正是NUS-ISS学习节这类活动的价值所在。它为在职人士和学生们提供了一个升级技能的平台，帮助大家理解AI的真实应用，掌握驾驭这股新浪潮的必备技能。往小了说，这关乎每个人的职业前景；往大了说，这关乎新加坡能否在AI驱动的全球经济中保持领先。说到底，AI的竞争，最终是人才的竞争。

📌 要点总结

✦ NUS-ISS学习节聚焦企业AI应用的三大核心障碍：数据准备、治理框架和人才能力。 

✦ 活动探讨了如何为AI备好高质量“口粮”（数据），并为其装上“方向盘”（治理框架）。 

✦ 再次凸显国大在连接前沿技术与产业实践、培养复合型人才方面的关键角色。 

你的AI技能需要升级了吗？