Изследванията подчертават спешната нужда от експертни знания за използване на генеративния изкуствен интелект върху неструктурирани данни 

НА QLik, глобална компания в областта на интегрирането на данни, анализите и изкуствения интелект (AI), обявява нови изследвания, които разкриват, че докато компаниите признават значителния потенциал на неструктурираните данни за подобряване на оперативната ефективност и генериране на значими прозрения, много от тях се борят ефективно да използват тази способност Изследванията показват, че липсата на знания и недостатъчните инструменти са основните бариери, като само малък процент от компаниите отделят повече от една четвърт от бюджета си за изкуствен интелект за инициативи за неструктурирани данни. 

“С много източници, цитиращи, че неструктурираните данни представляват 80% от данните в света, не е изненада, че бизнес лидерите искат повече реална стойност от този неизползван” ресурс, каза Брендън Грейди, генерален мениджър на Analytics в Qlik. “Нашето изследване подчертава, че почти 70% са съгласни, че тяхната организация не е добре оборудвана, за да разбере как Generative AI може да бъде използван в техните неструктурирани данни” 

“Компаниите търсят решения, които позволяват приемането на Generative AI, без да се изисква редизайн на техните съществуващи набори от умения и технологични стекове. Възможността се крие в намирането на начини за безпроблемно интегриране на AI в днешните аналитични среди, позволявайки на организациите да извличат правилните отговори от неструктурирани данни и да генерират значими бизнес резултати 

Изследването разкрива проницателни данни за това как се чувстват лидерите и какво правят, за да се справят с възможностите, предлагани от неструктурираните данни и GenAI: 

"'' Притесненията относно поверителността и съответствието на данните са преобладаващи: 591TP3 T от респондентите са силно загрижени за поверителността на данните, а 471TP3 T за спазването на нормативните изисквания, като значително преодоляват опасенията за възвръщаемостта на инвестициите (191TP3 T).  

& разходите са основните приоритети за оценка на доставчиците: При оценката на доставчиците системната интеграция (551TP3 T), разходите (501TP3 T) и възможностите за управление (491TP3 T) са основни приоритети, докато репутацията на доставчиците е с нисък приоритет (161TP3 T).Респондентите очакват скромни финансови печалби от използването на неструктурирани данни, като 451TP3 T прогнозира подобрение от 101TP3 T до 201TP3 T в своите приходи или печалба. 

io Interesse na GenAI е страхотен, но липсват значителни инвестиции: Сред тези, които се интересуват от използването на GenAI за неструктурирани данни, двама от трима респонденти планират да инвестират в Generative AI инструмент за неструктурирани данни, Въпреки широкия интерес, само 221TP3 T от всички респонденти посочват, че правят значителни “инвестиции в AI технологии. 

„Неструктурираните данни се разглеждат като съществен фактор за ефективност: Ясно мнозинство (621TP3 T) виждат неструктурираните данни като възможност за подобряване на оперативната ефективност, докато само 311TP3 T вярват, че могат да стимулират иновациите Близо половината (451TP3 T) описват случай на употреба, който включва по-добри инструменти за търсене и заявки за търсене на вътрешни документи. 

Традиционните инструменти за търсене са недостатъчни за неструктурирани данни: Съществува силно съгласие, че традиционните инструменти за корпоративно търсене са недостатъчни, за да увеличат максимално стойността на огромните библиотеки с документи. Само 16% някога са придобивали инструмент, предназначен да предоставя прозрения от неструктурирани данни, и повечето усилия остават в ранни или пилотни етапи. 

“Резултатите от нашето изследване подчертават критично предизвикателство, пред което компаниите в момента са изправени: празнината в знанията, необходима за овладяване на пълния потенциал на Generative AI за неструктурирани данни”, казва Ерик Брадли, главен стратег и директор по изследванията в Enterprise Technology Research“Въпреки че апетитът за овладяване на неструктурирани данни е голям, липсата на специализирани умения и подходящи инструменти е значителна бариера, За да се възползват наистина от възможностите, предоставени от Generative AI, организациите трябва да инвестират в преодоляването на тази празнина в знанията и интегрирането на усъвършенствани AI възможности в техните съществуващи аналитични рамки 

„Изследване на неструктурирани данни и генеративен AI“проведено през април 2024 г. от Enterprise Technology Research (ETR) от името на Qlik, анкетира 200 лица, вземащи решения в областта на корпоративните технологии в множество индустрии. За повече информация и достъп до пълните резултати от проучването, моля, посетете https://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report