详细内容或原文请订阅后点击阅览
为什么Genai摊位没有强大的治理
当公司努力将生成AI项目从实验到生产的转变时，许多企业仍处于试点模式。正如我们最近的研究突出显示的那样，有92％的组织担心Genai飞行员在不首先解决基本数据问题的情况下正在加速。更具说服力的是：有67％的人甚至无法扩展他们的一半飞行员[…]为什么Genai摊位没有强大治理的帖子首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI当公司努力将生成AI项目从实验到生产的转变时，许多企业仍处于试点模式。正如我们最近的研究突出显示的那样，有92％的组织担心Genai飞行员在不首先解决基本数据问题的情况下正在加速。更具说服力的是：67％的人甚至无法将一半的飞行员扩大到生产。这种生产差距与技术成熟度无关，而更多地是关于基础数据的准备。 Genai的潜力取决于其所占据的地面的强度。今天，对于大多数组织而言，这一基础充其量是摇摇欲坠的。
92％的组织担心Genai飞行员正在加速而没有首先解决基本数据问题为什么Genai被困在飞行员
尽管Genai解决方案肯定是强大的，但它们的效果与喂养它们的数据一样有效。今天的“垃圾，垃圾垃圾”的古老格言比以往任何时候都更真实。如果没有信任，完整，有资格的数据，Genai模型通常会产生不准确，有偏见或不适合目的的结果。
它们的效果与喂养它们的数据一样有效。不幸的是，组织急于部署低及用例，例如AI驱动的聊天机器人，为不同的内部文档提供量身定制的答案。尽管这些确实在一定程度上改善了客户体验，但它们并不需要对公司数据基础架构进行深刻的变化。但是，要从战略上扩展Genai，无论是医疗保健，金融服务还是供应链自动化，都需要不同的数据成熟度。
实际上，有56％的首席数据官将数据可靠性作为AI部署的关键障碍。其他问题是数据不完整（53％），隐私问题（50％）和较大的AI治理差距（36％）。
56％的首席数据官员将数据可靠性作为AI