科技與分析 你的公司數據真的準備好面對生成式AI了嗎?

你的公司數據真的準備好面對生成式AI了嗎?

Illustration by Carl Godfrey

想讓生成式AI模型成效卓著,企業必須在數據上做好準備,必須好好整理那些相對非結構化的數據,讓數據更精準、更新、更獨特。

許多企業對生成式AI躍躍欲試,董事會不僅舉辦各種教育研討會,也鼓勵企業趕快動起來。高層管理團隊考慮著該推出怎樣的使用案例,個人與部門也持續嘗試如何使用生成式AI來提高生產力與成效。

然而,生成式AI能否成功,得看數據長(CDO)、數據工程師,與知識策畫人(knowledge curator)這些人能否完成必要的工作。但很遺憾,很多人是甚至根本還沒開始。2023年下半年,亞馬遜雲端運算服務(Amazon Web Services, AWS)以及麻省理工學院數據長/資訊品質研討會,贊助一項對334位數據長及企業數據主管進行的調查,而這項調查及對這些主管進行的一系列訪談發現,這些高階主管雖然和其他人一樣對生成式AI躍躍欲試,但還有許多工作得先做到,才算真正做好了準備。特別是數據上的準備程度:許多企業還未訂出新的數據策略,也尚未開始採用能配合生成式AI運作的管理方式。我們將在以下描述該項調查的結果,並指出其內容對於後續數據步驟的建議。

生成式AI掀起熱潮,但至今產出的價值仍不高

許多企業在2023年發現AI,並對其潛力大為驚豔。AI過去只能處理結構化的資料,通常是一列一列或一欄一欄的數字,但生成式A...