快览要点

  • 根据软件服务商SoftServe上周发布的报告，企业正因数据框架薄弱而承受后果。该公司委托Wakefield Research调查了750位企业领导者。
  • 约三分之二的决策者认为，组织内无人真正理解所收集的数据或知道如何访问这些数据。近五分之三的企业领导者表示，重大决策基于不准确或不一致的数据。
  • 近75%的领导者将问题归咎于优先级和资源分配不当，指出企业在投资生成式AI时牺牲了数据与分析计划。

深度洞察

无论哪个行业，AI的成功都高度依赖于数据处理方式。USAA在花费三年时间清理其庞大的数据资产后，于去年转向部署基于AI的解决方案，首席数据与分析官Ramnik Bajaj向CIO Dive透露。美国本田公司也在去年CIO Dive的线上活动中强调，数据是生成式AI的使能器，也是更广泛IT战略的核心。

在缺乏正确基础的情况下推进计划可能导致资源浪费。各组织承认，由于投资回报滞后、工具不可靠，它们正陷入试点阶段。根据联想本月早些时候发布的报告，数据挑战常常使AI项目偏离轨道。

尽管技术环境艰难，企业仍在继续推进并加大AI相关投入。根据Informatica的报告，约十分之九的领导者对生成式AI试点在未解决先前计划所发现问题的情况下继续推进表示担忧。近五分之三的受访者表示，他们面临加快项目进度的压力。

随着企业今年寻求将AI代理纳入技术栈，加强数据治理和流程变得尤为关键。CIO们深知，没有坚实的数据基础，企业无法实现AI雄心，因此许多技术领导者将数据技能提升作为优先事项，纳入再培训计划。