超過一半的消費者已經(jīng)體驗過AI，然而，盡管關(guān)于AI將改變未來工作的宣傳鋪天蓋地，現(xiàn)實與投資回報率之間仍存在巨大的差距。Gartner最近的數(shù)據(jù)表明，幾乎一半負責實施AI的IT領(lǐng)導者在證明其實際商業(yè)價值時遇到了問題。
許多企業(yè)領(lǐng)導者正在學習的一個重要教訓是，算法固然重要，但它們的效用取決于可用的數(shù)據(jù)。許多公司錯失了巨大的財務機會，因為將其專有的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與GenAI算法結(jié)合使用非常困難。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)——發(fā)票、合同、財務報告、內(nèi)部維基、電子郵件、幻燈片和在業(yè)務過程中創(chuàng)建的所有其他內(nèi)部知識——占企業(yè)數(shù)據(jù)的80%到90%。更重要的是，內(nèi)部數(shù)據(jù)以每月63%的速度增長！這些數(shù)據(jù)可以用于多種應用。
• 客戶端領(lǐng)域的GenAI解決方案使客戶能夠輕松導航網(wǎng)站并獲得客戶支持。
• GenAI應用可以改善營銷內(nèi)容的個性化，同時降低內(nèi)容創(chuàng)建成本。
• GenAI工具正在增強人力資源自動化，加快手動招聘工作和員工流動處理時間。
• AI增強的供應鏈工具自動化流程，減少資源需求并提高周期時間，從而降低每張發(fā)票的成本。
• GenAI加速的審查使合規(guī)性更高效，減少了識別和解決問題所花費的時間。
• GenAI還被用于加快產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)，使其更快速且更具成本效益。
然而，盡管ChatGPT已推出一年半之久，專有的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)仍未得到充分利用，原因很簡單：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) notoriously 難以轉(zhuǎn)化為GenAI算法可用的格式。
開發(fā)GenAI應用的原型很簡單，但開發(fā)人員在從原型轉(zhuǎn)向生產(chǎn)時經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)工程的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的抽取-轉(zhuǎn)換-加載（ETL）工具不適用于不符合列和行格式的數(shù)據(jù)。
過去十年間，企業(yè)中的一個隱秘事實是，將任何企業(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)——尤其是PDF或幻燈片等自然語言數(shù)據(jù)——導入先進算法是極其困難的。準備專有數(shù)據(jù)的技術(shù)極其耗費人力且非常脆弱。如今，這是企業(yè)在采用GenAI技術(shù)時的一個關(guān)鍵瓶頸。盡管非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非常豐富，但最終，所有類型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都需要統(tǒng)一聚合、處理并集成到下游系統(tǒng)中。沒有必要的專業(yè)知識、合適的工具和以數(shù)據(jù)為中心的思維，這個關(guān)鍵步驟往往會陷入困境。幸運的是，數(shù)據(jù)管理和處理工具的格局正在迅速發(fā)展，使得克服與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相關(guān)的障礙成為可能。
成功駕馭這一轉(zhuǎn)型需要公司采用以使非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)適應GenAI為基礎(chǔ)的GenAI數(shù)據(jù)策略，他們需要投資于GenAI原生的預處理工具，并增強數(shù)據(jù)工程團隊的技能，使他們適應用Python而不是SQL，以及用向量數(shù)據(jù)庫和知識圖譜而不是數(shù)據(jù)湖的新時代。
企業(yè)中的AI開發(fā)仍處于初期階段，但Gartner分析師預測，到2027年全球AI軟件支出將膨脹至近3000億美元。企業(yè)需要時間來真正釋放這些算法所承諾的回報，但有一點是確定的：優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)意味著優(yōu)質(zhì)AI，那些在數(shù)據(jù)策略上積極進取的公司將最有可能推動顯著的成本節(jié)約和收入增長。
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