戴尔 AI PC 是进入广阔的 AI 世界的一个改变游戏规则的切入点，特别是对于寻求合理方法来设计复杂工作流程的生命科学客户而言。
我们的 AI PC 以及GPU 增强型服务器和先进的存储解决方案在 AI 转型中发挥着关键作用，当以战略思维方式开始您的 AI 之旅时，您的 AI 之旅会变得异常简单。
生命科学领域的人工智能转型令人兴奋但充满挑战的方面在于缺乏明确的路线图。随着我们不断发现生成式和提取式人工智能模型对药物发现、临床试验和制造工艺等关键领域的真正影响，该领域仍在发挥其巨大潜力。
在与全球生命科学行业的新兴初创企业和成熟领导者的对话中，很明显，将新疗法推向市场有多种策略，每种策略都有自己独特的
执行计划。简而言之，我所交谈过的人都没有 100% 清晰的路线图。
每个组织都将从深思熟虑的人工智能战略中受益，特别是专注于加速发现、管理 FDA 和 EMA 等机构的监管要求以及提高运营效率的战略。
通常，第一步涉及对潜在用例进行分类并建立明确的优先级。然而，正如一位客户所分享的那样，在雇用新的 AI 主管后的短短两个月内，他们发现自己拥有 200 多个“优先”用例。
当首席财务官不可避免地询问每一项的投资回报率 (ROI) 时，这就提出了重大挑战。回应必须证明运营效率、明确的收入机会或更高的合规清晰度方面的切实改进。大规模部署人工智能需要采用实用的方法来测试人工智能模型并验证其价值，确保投资产生可衡量的效益。
进入Dell Technologies AI PC — 对于希望在全面致力于数百个用例之前测试 AI 水域的组织来说，这是一个理想的解决方案。通过利用人工智能电脑，结合强大的开源软件，每个部门的资源都可以探索和完善用例，而无需大量的财务支出。
从少量的人工智能电脑开始，并将知识丰富的资源投入到这些计划中，为每个潜在的人工智能项目提供了清晰度。在较小的数据集上进行试验有助于预测潜在结果，为进入人工智能世界提供低风险的切入点。这种方法不仅为行之有效的方法提供了宝贵的见解，而且还为前进铺平了道路，确保投资投向最有前途的途径。
当踏上人工智能之旅时，在内部对用例进行分类和优先级排序至关重要。重点了解数据类型、可用性、消费与创造的愿望以及有关保留或销售结果的决策。虽然 IT 部门可能会首先启动该流程，但鉴于其他部门对所涉及的挑战和数据复杂性的第一手了解，利用其他部门的 IT 精通资源来构建 AI 模型可能会非常有益。
作为一个团队定期审查用例开发并确定其优先级有助于快速识别值得进一步投资的领域，将猜测转化为确定性。现在，当首席财务官询问投资回报率时，团队可以自信地呈现数据驱动的结果，突出显示人工智能计划的切实好处。
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