“如果可以的話，您的科學家很忙，他們沒有停止思考是否可以。”雖然這條來自侏羅紀公園的著名線路痛苦地提醒了不受控制的野心的危險，但它也可以應用於當今迅速發展和零散的AI景觀中。
AI的普遍可用性加劇了它的陰影問題，因為工人越來越繞過政府開發強大的AI自我保健工具。在這種環境中，許多企業面臨當非管理AI系統開始根據零散的未驗證數據做出關鍵業務決策時控制元素的方式。
像約翰·哈蒙德（John Hammond）雄心勃勃但受到譴責的主題公園一樣，一些組織現在正在創造有力的東西，而沒有完全理解危險或有適當的保留措施。
迫切需要尋找方法來確保AI數據可靠，合規且不受阻礙。在這裡，我們探討了影子IT的無意後果，以及為什麼企業需要一種結構化的數據管理方法來避免昂貴的錯誤。
AI餵養的影子的崛起
影子不是一個新的挑戰，而是AI將其提升到一個新的水平。現在有如此多的遺傳工具可用，工人可以解決問題，創建內容或以速度提出建議。這種情況通常是這種情況，而無需技術專長或批准。
這種速度既是祝福又是危險。由於他們熱情的實驗和快速移動，團隊經常從不同來源繪製數據，繞開業務控制，而有利於快速，孤立的校正。隨著時間的流逝，這些短期解決方案積累了，並且有機體會帶有一個不說使用相同語言的系統，模型和想法的拼湊而成。
風險不僅是組複製工作或誤解數據。影響客戶，供應鏈，產品開發和戰略方向的企業的關鍵決策正越來越基於非驗證信息。當以錯誤的數據基礎上運行的AI系統提出影響增長策略的建議時，偏見或錯誤的可能性會成倍增長。
集成和信任您的數據
對這種增加的風險的解毒劑不是要收緊實驗。它是關於建立正確的數據機構，該機構支持創新，同時保持框架和完整性。
這意味著為員工提供高質量數據的訪問，這是整個業務的AI。有必要構建一個統一的床墊，該床墊將所有AI的應用程序連接起來，並確保所有開發人員與決策經理可以基於單一的真理來源。
該機構保持完整的框架，因此整個企業可以查看數據的何時，何時，何時以及為何產生數據，建立信心並準確地更新決策。當數據統一時，它還支持監管要求，並維護未來合規要求的企業。
數據的成本和雙重成本
成本也有很大的好處。當增長是一致的業務目標時，組織就無法在無效的景觀中花費出血。
據估計，當今的組織在數據和詳細信息上最多將其IT預算的50％花費，其中很大一部分試圖協調脫節的數據源。但是，儘管進行了這些努力，但許多企業仍然沒有連續的，統一的數據層，以連貫，有用的方式將這些來源匯集在一起。
這不僅是無效的，而且是錯失的機會。在AI時代，數據功能不僅與您擁有的數量有關，而且還與其連接在一起。沒有共享機構，AI模型就有可能得出錯誤結論或接受過時信息培訓的風險。
反過來，這導致了額外的預算壓力。企業必須自信地減少所有功能中的AI，知道想法是準確，安全和兼容的。
從原始數據到業務結果
為了從原始數據轉變為實際業務結果，組織不僅僅是基礎架構。他們需要一種戰略方法來用於數據和細節，以支持每個級別的決策。
這意味著將新技術與現有業務流程相結合，以創建具有重要價值的豐富數據產品。這是指具有高級詳細信息，比較評估工具和洞察力的用戶的設備，這些工具和洞察力可以解釋數據並建議採取行動。
這種戰略方法有助於通過減少工人尋求不可接受的工具或快捷方式來限制陰影的傳播。通過將數據計劃與既定的治理框架和文化價值觀保持一致，組織可以確保對所使用數據的一致性，合規性和信心。同時，它為創新和靈活性創造了空間，使小組可以在明確定義的結構中快速而自信地移動。
正確完成時，好處是明確的：更智能的決策，更快的答案和更好的結果。
建立AI信任文化
畢竟，企業需要詢問的企業是否不准備使用AI，而是他們準備好負責和可靠。
準備就緒始於大量的數據基礎，以確保信息準確，易於訪問且良好的政府。這意味著通過負責任地加強工具和創新指導的團隊，創造一種鼓勵使用正確工具實驗的文化。
侏羅紀公園的課程並不是創新是危險的。這是沒有結構的創新，沒有保護性信息，並且不考慮較大的圖像可以快速連接控制。
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