F5研究：尽管数据治理存在不足且面临安全担忧，企业仍在加速部署AI

西雅图，F5（纳斯达克股票代码：FFIV）今日发布了一份新报告，从独特视角剖析企业采用AI的现状。《F5 2024年AI应用策略现状报告》显示，尽管75%的企业正在实施AI，但72%的企业表示存在严重的数据质量问题，且无法扩展数据实践。数据，以及企业为获取、存储和保护数据而部署的系统，对于成功采用和优化AI至关重要。

F5执行副总裁兼首席技术官Kunal Anand表示：“AI是一股颠覆性力量，能够帮助企业打造创新且出众的数字体验。然而，AI的实际实施极其复杂，如果缺乏适当且安全的方法，可能会显著加剧组织面临的风险。我们的报告揭示了一个令人担忧的趋势：许多企业急于利用AI，却忽视了夯实基础的必要性。这不仅会削弱其AI解决方案的有效性，还会使企业面临诸多安全威胁。”

随着企业构建新的技术栈，以支持日益丰富的AI驱动型数字服务，该研究指出，企业在基础设施、数据、模型、应用服务和应用层面临诸多挑战。要实现广泛的规模化采用，必须克服这些挑战。

生成式AI的愿景与现实

各组织对生成式AI有望带来的业务影响充满期待。受访者将其评为2024年最受关注的技术趋势。然而，只有24%的组织表示已大规模实施生成式AI。

尽管生成式AI的应用日益普及，但最常见的用例往往用于战略性较低的职能。受访者表示，已部署的常见用例包括Copilot和其他员工生产力工具（40%的受访者正在使用），以及聊天机器人等客户服务工具（36%）。不过，工作流自动化工具（36%）被列为优先级较高的AI用例。

在基础设施层和数据层扩展AI的障碍

企业领导者在审视大规模部署基于AI的应用所面临的挑战时，指出了基础设施层面的三大主要问题：

• 62%的企业领导者认为，计算成本是扩大AI应用规模时的一项主要顾虑
• 57%的受访者将模型安全列为首要关注事项。为应对这一问题，企业领导者预计，未来几年在扩大部署规模的同时，安全支出将增加44%
• 超过半数的受访者（55%）表示，他们担忧模型各方面的性能

在数据层面，数据成熟度是影响AI广泛实施的一个更为紧迫且可能更大的挑战：

• 72%的研究受访者认为，数据质量以及无法规模化推广数据实践，是扩大AI应用规模的主要障碍
• 53%的受访者认为，缺乏AI和数据技能是主要障碍
• 尽管53%的企业表示已制定明确的数据战略，但超过77%的受访组织表示，其数据缺乏统一的可信来源

网络安全仍是需要重点关注和考量的问题

研究显示，对于负责交付AI服务的人员而言，网络安全是主要关注事项。AI驱动的攻击、数据隐私、数据泄露和责任增加等因素均是备受关注的AI安全问题。

当被问及计划如何防御这些威胁以保护AI实施（或已采取哪些措施）时，受访者重点关注API安全、监控、DDoS防护和机器人防护等应用服务：

• 42%的受访者表示，他们正在使用或计划使用API安全解决方案，以保护流经AI训练模型的数据
• 41%的受访者正在使用或计划使用监控工具，以了解AI应用的使用情况
• 39%的受访者已使用或计划使用DDoS防护来保护AI模型
• 38% 的受访者已使用或计划使用针对 AI 模型的机器人防护

新版《F5 2024 年 AI 应用策略现状报告》可在此下载。报告合著者、F5杰出工程师Lori MacVittie还在这篇配套博客中分享了更多观点。完整的《F5 2024 年应用策略现状报告》揭示了AI、API安全、多云网络等领域的更多趋势，也可通过f5.com获取。

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