数据不成熟： 先进人工智能的障碍
每项关于生成人工智能的调查（包括我们自己的调查）都指向一个不可避免的结论：数据不成熟将阻碍生成人工智能潜力的充分发挥。
当我们问及人工智能应用面临的挑战时，56% 的受访者最常回答的是“数据不成熟”。
环顾整个行业可以证实，数据不成熟是人工智能采用道路上的一个严重障碍。
业界一致认为，数据不成熟正在对人工智能发展产生负面影响。
什么是数据不成熟？
在人工智能的背景下，数据不成熟是指组织的数据实践不发达或不充分，这限制了其有效利用人工智能的能力。 它涵盖数据质量、可访问性、治理和基础设施等问题，例如：
- 数据质量差： 不一致、不完整或过时的数据会导致人工智能结果不可靠。
- 数据可用性有限： 跨部门的数据孤岛阻碍了访问和全面分析，限制了洞察力。
- 数据治理薄弱： 缺乏数据所有权、合规性和安全性方面的政策会带来风险并限制人工智能的使用。
- 数据基础设施不足： 工具和基础设施不足阻碍了大规模数据处理和人工智能模型训练。
- 数据策略不明确： 缺乏明确的战略会导致举措不协调，并且对人工智能有价值的数据的关注有限。
数据不成熟阻碍了组织充分发挥人工智能的潜力，因为高质量、管理良好且可访问的数据是开发可靠有效的人工智能系统的基础。 希望克服数据不成熟问题的组织通常从构建数据策略、实施数据治理政策、投资数据基础设施和提高团队的数据素养开始。
对人工智能采用的影响
我们经历了这一切才得出这篇文章的真正观点：数据不成熟是人工智能应用的阻碍。 采用速度已经在放缓，因为大多数组织已经采摘了容易实现的生成式人工智能成果（聊天机器人、助手、副驾驶），并且在试图转向更有价值的用例（例如工作流自动化）时遇到了数据不成熟的问题。 未能优先考虑数据成熟度的组织将难以释放这些更先进的人工智能功能。
数据不成熟导致对分析和执行的可预测性缺乏信任。 这会阻碍任何以更自主的方式利用人工智能的计划——无论是用于业务还是运营流程自动化。 麻省理工学院斯隆管理评论 2023 年的一项研究强调，拥有成熟数据管理实践的组织在工作流自动化方面取得成功的可能性比数据实践不成熟的组织高出 60%。 数据不成熟限制了人工智能的预测准确性和可靠性，而这对于无需人工干预即可做出决策的自主功能至关重要。
组织必须（这也是 RFC 必须）理顺他们的数据库，然后才能真正利用 AI 的潜力来优化工作流程，并腾出宝贵的时间让人类专注于战略和设计，而大多数 AI 还不适合执行这些任务。
克服数据不成熟问题
解决数据不成熟问题对于实现先进的人工智能能力至关重要。 关键步骤包括：
- 制定清晰的数据策略
将数据收集、管理和质量标准与组织目标相结合，以确保数据有效地支持人工智能项目。 - 实施强有力的数据治理
制定数据所有权、合规性、安全性和隐私政策，以提高数据质量并建立对 AI 洞察的信任。 - 投资可扩展的数据基础设施
采用现代化基础设施，如云存储和数据管道，以支持高效处理和可扩展的 AI 训练。 - 提高数据质量标准
制定数据准确性、一致性和完整性的标准，并定期监控和清理。 - 促进数据素养和协作
在数据和业务部门之间培养数据素养和团队合作文化，以提高数据的可访问性和影响力。
通过采用这些实践，组织可以为人工智能建立坚实的数据基础，从而优化工作流程，降低风险并有更多的时间用于战略任务。
数据成熟度不仅仅是技术上的必要条件，它还是一项战略优势，能够帮助组织充分发挥 AI 的潜力。通过克服数据不成熟问题，组织可以从基本的 AI应用过渡到更具变革性、价值驱动的用例，最终在 AI 驱动的未来中取得长期成功。
要了解更多信息，请参阅我们的2024 年数字企业成熟度指数报告。