GenAI對(duì)企業(yè)具有變革性的力量，例如，營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)使用GenAI大規(guī)模生成定制內(nèi)容，客戶服務(wù)團(tuán)隊(duì)與智能聊天機(jī)器人協(xié)同處理復(fù)雜查詢，產(chǎn)品開發(fā)團(tuán)隊(duì)依靠這些算法構(gòu)想新產(chǎn)品，此外，后臺(tái)辦公室也在使用GenAI來簡(jiǎn)化操作并降低成本。

超過一半的消費(fèi)者已經(jīng)體驗(yàn)過AI，然而，盡管關(guān)于AI將改變未來工作的宣傳鋪天蓋地，現(xiàn)實(shí)與投資回報(bào)率之間仍存在巨大的差距。Gartner最近的數(shù)據(jù)表明，幾乎一半負(fù)責(zé)實(shí)施AI的IT領(lǐng)導(dǎo)者在證明其實(shí)際商業(yè)價(jià)值時(shí)遇到了問題。

許多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者正在學(xué)習(xí)的一個(gè)重要教訓(xùn)是，算法固然重要，但它們的效用取決于可用的數(shù)據(jù)。許多公司錯(cuò)失了巨大的財(cái)務(wù)機(jī)會(huì)，因?yàn)閷⑵鋵Ｓ械姆墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與GenAI算法結(jié)合使用非常困難。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)——發(fā)票、合同、財(cái)務(wù)報(bào)告、內(nèi)部維基、電子郵件、幻燈片和在業(yè)務(wù)過程中創(chuàng)建的所有其他內(nèi)部知識(shí)——占企業(yè)數(shù)據(jù)的80%到90%。更重要的是，內(nèi)部數(shù)據(jù)以每月63%的速度增長(zhǎng)!這些數(shù)據(jù)可以用于多種應(yīng)用。

? 客戶端領(lǐng)域的GenAI解決方案使客戶能夠輕松導(dǎo)航網(wǎng)站并獲得客戶支持。

? GenAI應(yīng)用可以改善營(yíng)銷內(nèi)容的個(gè)性化，同時(shí)降低內(nèi)容創(chuàng)建成本。

? GenAI工具正在增強(qiáng)人力資源自動(dòng)化，加快手動(dòng)招聘工作和員工流動(dòng)處理時(shí)間。

? AI增強(qiáng)的供應(yīng)鏈工具自動(dòng)化流程，減少資源需求并提高周期時(shí)間，從而降低每張發(fā)票的成本。

? GenAI加速的審查使合規(guī)性更高效，減少了識(shí)別和解決問題所花費(fèi)的時(shí)間。

? GenAI還被用于加快產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)，使其更快速且更具成本效益。

然而，盡管ChatGPT已推出一年半之久，專有的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)仍未得到充分利用，原因很簡(jiǎn)單：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) notoriously 難以轉(zhuǎn)化為GenAI算法可用的格式。

開發(fā)GenAI應(yīng)用的原型很簡(jiǎn)單，但開發(fā)人員在從原型轉(zhuǎn)向生產(chǎn)時(shí)經(jīng)常會(huì)遇到數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)工程的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的抽取-轉(zhuǎn)換-加載(ETL)工具不適用于不符合列和行格式的數(shù)據(jù)。

過去十年間，企業(yè)中的一個(gè)隱秘事實(shí)是，將任何企業(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)——尤其是PDF或幻燈片等自然語言數(shù)據(jù)——導(dǎo)入先進(jìn)算法是極其困難的。準(zhǔn)備專有數(shù)據(jù)的技術(shù)極其耗費(fèi)人力且非常脆弱。如今，這是企業(yè)在采用GenAI技術(shù)時(shí)的一個(gè)關(guān)鍵瓶頸。盡管非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非常豐富，但最終，所有類型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都需要統(tǒng)一聚合、處理并集成到下游系統(tǒng)中。沒有必要的專業(yè)知識(shí)、合適的工具和以數(shù)據(jù)為中心的思維，這個(gè)關(guān)鍵步驟往往會(huì)陷入困境。幸運(yùn)的是，數(shù)據(jù)管理和處理工具的格局正在迅速發(fā)展，使得克服與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相關(guān)的障礙成為可能。

成功駕馭這一轉(zhuǎn)型需要公司采用以使非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)適應(yīng)GenAI為基礎(chǔ)的GenAI數(shù)據(jù)策略，他們需要投資于GenAI原生的預(yù)處理工具，并增強(qiáng)數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)的技能，使他們適應(yīng)用Python而不是SQL，以及用向量數(shù)據(jù)庫和知識(shí)圖譜而不是數(shù)據(jù)湖的新時(shí)代。

企業(yè)中的AI開發(fā)仍處于初期階段，但Gartner分析師預(yù)測(cè)，到2027年全球AI軟件支出將膨脹至近3000億美元。企業(yè)需要時(shí)間來真正釋放這些算法所承諾的回報(bào)，但有一點(diǎn)是確定的：優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)意味著優(yōu)質(zhì)AI，那些在數(shù)據(jù)策略上積極進(jìn)取的公司將最有可能推動(dòng)顯著的成本節(jié)約和收入增長(zhǎng)。