Untersuchungen von Qlik und ESG zeigen, dass 941 TP3 T von Unternehmen mehr in KI investieren, aber nur 211 TP3 T haben sie erfolgreich operationalisiert

DER Qlik'''(IA), ein globales Unternehmen in den Bereichen Datenintegration, Datenqualität, Analyse und künstliche Intelligenz, gibt die Ergebnisse einer neuen Studie bekannt, die mit der Enterprise Strategy Group (ESG) durchgeführt wurde und eine kritische Diskrepanz zwischen KI-Investition und -Ausführung aufdeckt.

Der ESG-Forschungsbericht, “Datenbereitschaft für wirkungsvolle generative KI”, offenbart, dass Unternehmen aggressiv auf die Skalierung von KI umsteigen, aber vielen fehlt ein strukturierter Plan, um die für den langfristigen Erfolg erforderlichen Datenbanken aufzubauen Während 941TP3 T die Ausgaben für Produkte und Dienstleistungen erhöht, um die Datenbereitschaft für KI zu ermöglichen, konnten nur 211TP3 T KI vollständig in ihre Abläufe integrieren.

“Unternehmen beeilen sich, KI zu übernehmen, indem sie stark investieren, ohne eine kohärente” Strategie, sagt Drew Clarke, Executive Vice President und General Manager der Data Business Unit von Qlik “KI KI ist keine vorübergehende Lösung & IST eine permanente Transformation, die Struktur, Governance und Transparenz erfordert Ohne einen klaren Plan und solide Datenbanken erhöhen Unternehmen ihre Risiken, anstatt Werte zu generieren

Die neue Qlik- und ESG-Studie zeigt eine starke Fehlausrichtung zwischen der Einführung von KI und den Vorsichtsmaßnahmen auf, die für den Erfolg erforderlich sind:

2 Die Einführung von KI beschleunigt sich, doch fehlt vielen Unternehmen eine klare Umsetzungsstrategie: 941TP3 T von Organisationen erhöhen die Ausgaben für Produkte und Dienstleistungen, die die Datenbereitschaft für KI ermöglichen, aber nur 211TP3 T haben sie vollständig in ihre Abläufe integriert.

2 Unternehmen sammeln mehr Daten, haben aber Schwierigkeiten, sie für KI nutzbar zu machen: 641TP3 T von Organisationen sammeln täglich Daten aus 100 bis 499 Quellen, was den Umfang der Datenkomplexität unterstreicht.

‘‘Operative Effizienz ist die Schlüsselmetrik, aber die volle Wirkung von KI bleibt ungewiss: 57% misst den KI-Erfolg auf der Grundlage der betrieblichen Effizienz, während eine kleinere Anzahl seine strategischen Geschäftsauswirkungen verfolgt.

^Lücken in Bezug auf Voreingenommenheit, Governance und Compliance bergen erhebliche Risiken: 48% von Organisationen versuchen, Verzerrungen in der KI durch Transparenz bei modellbezogenen Entscheidungen und Datenquellen zu beseitigen.

(Datenqualität ist der Schlüssel, aber Governance bleibt eine Herausforderung: Nur 47% stimmen voll und ganz zu, dass ihre Governance-Richtlinien konsequent durchgesetzt werden, was Lücken bei der Aufsicht und Einhaltung aufzeigt.

“Eine KI ist kein Technologieproblem & der IS ist ein Ausführungsproblem”, sagt Stephen Catanzano, Senior Analyst bei ESG “Organisationen in allen Branchen bewegen sich schnell, um KI zu skalieren, aber ohne die richtigen Vorsichtsmaßnahmen laufen sie Gefahr, regulatorische, finanzielle und Reputationsfolgen zu erleiden, obwohl sie die Bedeutung der Datenqualität erkennen, fehlt den meisten immer noch die Governance, die erforderlich ist, um sicherzustellen, dass KI-Modelle sicher und unvoreingenommen sind.

Der Qlik- und ESG-Bericht KI-Bereitschaft Identifiziert die dringendsten Herausforderungen bei der KI-Ausführung und stellt Strategien zur langfristigen Sicherung des Erfolgs bereit. Für tiefere Einblicke und Expertenempfehlungen besuchen Sie das eBook hier: https://www.qlik.com/us/Ressourcenbibliothek/datenbibliothekWirkungsbereitschaftGenerativ-ai