遺傳AI是許多行業的標題行為，但是提供這些AI工具的數據在後台起著主要作用。沒有明確，勤奮和兼容的數據，即使是最雄心勃勃的AI和機器學習（ML）計劃也將被誘惑。
如今，企業正在迅速採取行動，將AI整合到他們的活動中。根據麥肯錫的說法，2024年，有65％的組織定期報告使用遺傳AI，2023年增加了兩倍。
但是，AI和ML在業務中的真正潛力不會來自表面含量的生產。它將來自將模型的深度集成到決策系統，工作流以及客戶面臨的過程中，數據質量，治理和信任成為中心。
此外，將功能和功能AI和ML的簡單集成到基本應用程序中不會成為業務。組織需要利用其數據的各個方面，以創造戰略優勢，以幫助他們在競爭中脫穎而出。
為此，提供其應用程序的數據必須清潔，準確，以減輕偏見，幻覺和/或監管違規行為。否則，它們有培訓和生產問題的風險，最終破壞了最初打算創造的AI和ML項目的收益。
良好，乾淨的數據的重要性
數據是任何成功的AI計劃的基礎，企業必須提高數據的質量，完整性和道德治理的界限。但是，這並不總是那麼容易。根據QLIK的數據，有81％的公司仍在為AI數據質量而苦苦掙扎，收入超過50億美元的公司中有77％的公司預計AI數據差會導致重大危機。
例如，在2021年，Zillow關閉了Zillow，因為由於算法有缺陷，他未能準確地欣賞這些房屋，導致巨大的損失。這種情況強調了至關重要的意義 – AI和ML項目必須與良好，乾淨的數據一起工作，以產生最準確，最佳的結果。
如今，AI和ML技術基於數據，以學習標準，做出預測和建議，並幫助企業帶來更好的決策。來自Real -Time業務基礎的RAG的Generation（RAG）等技術，但是如果這些來源不完整或過時，該模型將產生不准確或無關緊要的答案。
代理AI可靠地行動的能力取決於實時消耗昂貴的及時數據。例如，一種對有缺陷的市場數據反應的自主交易算法可能會在幾秒鐘內導致數百萬美元的損失。
建立並維護良好的數據環境
為了使企業創建和維護可用於AI和ML使用的良好數據環境，需要考慮三個關鍵要素：
1。創建完整的數據收集機
有效的數據收集對於成功的AI和ML項目以及現代平台和數據工具至關重要，例如集成，轉換，質量監控，分類和觀察它，以支持其增長和生產AI的要求。確保身體獲得正確的數據。
無論數據是結構化的，半結構化的還是非結構化的，收集的任何數據都必須來自各種來源和方法，以支持強大的培訓和測試，以納入開發過程中可能遇到的各種用戶方案。此外，公司必須確保遵循道德數據收集的標準。無論數據是第一，第二還是第三，它們都必須正確地出現並同意其收集和使用。
2.確保高質量數據
高質量的適應性對於AI和ML模型的性能，準確性和可靠性至關重要。由於這些技術引入了新的維度，因此所使用的數據必須與提供的用例的要求特別一致。但是，有67％的專業數據和分析表明，他們對製定數據沒有充分的信心。
為了解決這個問題，對於企業來說，擁有代表現實世界情景，監視缺失數據，消除雙重數據並保持數據源之間的一致性的數據很重要。此外，培訓數據中對偏見的認識和治療至關重要，因為有偏見的數據會危害結果和正義，並對客戶的經驗和可靠性產生不利影響。
3。應用信心和數據政府框架的框架
AI經理的推動將數據治理的重點放在了。有42％的專業數據和分析說，他們的組織沒有準備好應對AI計劃的法律，私人數據和安全政策的治理，因此至關重要的是要在更具動態的環境中與傳統的數據治理背景轉變。
具體而言，隨著代理AI達到重要職位，重要的是要解決這些問題，因為代理人做出具體決定或採取具體措施。企業必須重點關注可以解釋信任，分配問責制並確保合規性的AI技術。對AI輸出的信心始於對它們背後的數據的信心。
簡要地
AI和ML項目將在沒有良好數據的情況下失敗，因為數據是允許這些技術學習的基礎。數據策略以及AI和ML策略相互關聯。企業需要進行業務轉變，將數據置於所有事務的核心 – 從基礎設施技術到治理。
那些花點時間將數據放在首位的人會看到工作盛開。那些不會在腳跟上面臨持續的鬥爭和挑戰比賽的人。
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