为什么GenAI在试点阶段停滞不前

随着公司努力将生成式人工智能（GenAI）项目从实验阶段转移到生产阶段，许多企业仍然停滞在试点阶段。正如我们最近的研究强调，92%的组织担心GenAI试点项目在没有解决基本数据问题的情况下加速推进。更值得注意的是：67%的组织无法将甚至半数试点项目扩展到生产阶段。这一生产差距与技术成熟度无关，而是与基础数据的准备度有关。GenAI的潜力取决于其基础的强度。今天，针对大多数组织来说，这个基础仍然很脆弱。

为什么GenAI在试点阶段停滞不前

虽然GenAI解决方案确实很强大，但它们的有效性取决于输入的数据质量。旧的“垃圾输入，垃圾输出”的说法今天比以往任何时候都更为真实。没有可靠、完整、授权和可解释的数据，GenAI模型经常产生不准确、有偏见或不适合目的的结果。

不幸的是，组织急于部署低努力的用例，例如使用人工智能的聊天机器人提供来自不同内部文档的个性化答案。虽然这些确实在一定程度上改善了客户体验，但它们并不需要对公司的数据基础设施进行深入的改变。然而，要战略性地扩展GenAI，无论是在医疗保健、金融服务还是供应链自动化领域，都需要更高的数据成熟度。

事实上，56%的首席数据官将数据可靠性列为人工智能部署的关键障碍。其他问题包括不完整的数据（53%）、隐私问题（50%）和更大的人工智能治理差距（36%）。

没有治理，就没有GenAI

为了将GenAI推向试点阶段之外，公司必须将数据治理视为其业务的战略要务。他们需要确保数据能够胜任为人工智能模型提供动力的任务，并且需要解决以下问题：

• 用于训练模型的数据是否来自正确的系统？
• 是否已删除个人可识别信息并遵守所有数据和隐私法规？
• 是否具有透明度，并且能够证明使用的数据的来源？
• 是否能够记录数据流程，并准备好证明数据没有偏见？

数据治理还需要被嵌入到组织的文化中。这需要在所有团队中建立人工智能素养。欧盟人工智能法案正式化了这一责任，要求人工智能系统的提供者和使用者尽力确保员工具有足够的人工智能素养，以便他们能够理解这些系统的工作原理并负责任地使用它们。然而，有效的人工智能采用不仅仅需要技术知识，还需要在数据技能方面打下坚实的基础，从理解数据治理到提出分析问题。将人工智能素养与数据素养分开考虑将是短视的，因为它们密切相关。

在数据治理方面，还有很多工作需要做。在希望增加数据管理投资的企业中，47%的企业认为缺乏数据素养是主要障碍。这凸显了建立高层支持和在整个组织中发展合适技能的必要性。如果没有这些基础，即使最强大的LLM也难以发挥作用。

开发必须负责的人工智能

在当前的监管环境中，人工智能不仅需要“有效”，还需要被问责和解释。欧盟人工智能法案和英国拟议的人工智能行动计划要求在高风险人工智能使用案例中保持透明度。其他国家也在跟进，全球范围内有1000多项相关政策法案在69个国家的议程中。

这一全球范围内推动问责的运动是消费者和利益相关者对算法公平性的日益增长的需求的直接结果。例如，组织必须能够说明为什么客户被拒绝贷款或被收取高额保险费。要做到这一点，他们需要知道模型如何做出这些决定，这反过来取决于拥有一个清晰、可审计的数据来源记录。除非有可解释性，否则企业风险失去客户信任，并面临财务和法律后果。因此，数据来源的可追溯性和结果的合理性不再是“可以拥有的”，而是合规要求。

随着GenAI从简单工具扩展到能够做出决定和采取行动的完全成熟代理，强大的数据治理的赌注变得更高。

建立可信任人工智能的步骤

那么，什么是好的标准？为了负责任地扩展GenAI，组织应该在三个支柱上采用单一的数据战略：

• 将人工智能定制为业务：围绕关键业务目标编制数据目录，确保它反映了特定于业务的独特背景、挑战和机会。
• 建立人工智能信任：建立政策、标准和流程，以确保人工智能部署的合规和监督，包括道德和责任方面。
• 构建人工智能数据准备管道：将多样化的数据源结合到一个坚实的数据基础中，以支持强大的GenAI，并内置预构建的GenAI连接性。

当组织做对了这些时，治理加速了人工智能的价值。在金融服务领域，例如，对冲基金正在使用GenAI来超越人类分析师预测股票价格，同时大幅降低成本。在制造业中，人工智能驱动的供应链优化使组织能够实时应对地缘政治变化和环境压力。

这些并不是未来主义的想法，它们现在正在由可靠的数据驱动。

拥有坚实的数据基础，公司可以减少模型漂移，限制重新训练循环，并加快价值实现的速度。这就是为什么治理不是障碍，而是创新驱动力。

接下来是什么？

在实验之后，组织正在超越聊天机器人，投资于变革性的能力。从个性化客户互动到加速医疗研究、改善心理健康和简化监管流程，GenAI开始在各个行业展示其潜力。

然而，这些收益完全取决于支撑它们的数据。GenAI从构建坚实的数据基础开始，通过强大的数据治理。虽然GenAI和代理人工智能将继续演进，但它不会在短期内取代人类的监督。相反，我们正在进入一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。通过在数据质量、治理和文化方面进行正确的投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价值创造阶段，人工智能成为可靠的副驾驶。有了对数据质量、治理和文化的正确投资，企业终于可以将GenAI从有前途的试点转变为真正起飞的东西，它不会很快取代人类的监督。相反，我们进入了一个结构化的价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