क्लिक और ईएसजी के शोध से पता चलता है कि ९४१ टीपी ३ टी कंपनियां एआई में अधिक निवेश कर रही हैं, लेकिन केवल २११ टीपी ३ टी ने इसे सफलतापूर्वक संचालित किया है

A क्लिक करें'''(आईए), डेटा एकीकरण, डेटा गुणवत्ता, विश्लेषण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक वैश्विक कंपनी, एंटरप्राइज स्ट्रैटेजी ग्रुप (ईएसजी) के साथ किए गए एक नए अध्ययन के परिणामों की घोषणा करती है, जो एआई निवेश और निष्पादन के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करती है।

ईएसजी अनुसंधान रिपोर्ट, “प्रभावशाली जनरेटिव एआई” के लिए डेटा तैयारीे, यह बताता है कि कंपनियां एआई को स्केल करने के लिए आक्रामक रूप से आगे बढ़ रही हैं, लेकिन कई लोगों के पास दीर्घकालिक सफलता के लिए आवश्यक डेटाबेस बनाने के लिए एक संरचित योजना की कमी है, जबकि ९४१ टीपी ३ टी एआई के लिए डेटा तत्परता को सक्षम करने के लिए उत्पादों और सेवाओं पर खर्च बढ़ा रहा है, केवल २११ टीपी ३ टी पूरी तरह से एआई को अपने संचालन में एकीकृत करने में सक्षम है।

Qlik की डेटा बिजनेस यूनिट के कार्यकारी उपाध्यक्ष और महाप्रबंधक ड्रू क्लार्क कहते हैं, “कंपनियां बिना किसी एकजुट रणनीति के भारी निवेश करके एआई को अपनाने की होड़ में हैं। “AI AI एक अस्थायी समाधान नहीं है और एक स्थायी परिवर्तन है जिसके लिए संरचना, शासन और पारदर्शिता की आवश्यकता है। एक स्पष्ट योजना और ठोस डेटाबेस के बिना, कंपनियां मूल्य उत्पन्न करने के बजाय अपने जोखिम बढ़ा रही हैं

नया क्लिक और ईएसजी अध्ययन एआई अपनाने और इसकी सफलता सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक सावधानियों के बीच एक मजबूत गलत संरेखण पर प्रकाश डालता हैः

^आईए अपनाने में तेजी आ रही है, लेकिन कई कंपनियों के पास स्पष्ट कार्यान्वयन रणनीति का अभाव हैः ९४१ टीपी३ टी संगठन एआई के लिए डेटा तत्परता को सक्षम करने वाले उत्पादों और सेवाओं पर खर्च बढ़ा रहे हैं, लेकिन केवल २११ टीपी३ टी ने इसे अपने संचालन में पूरी तरह से एकीकृत किया है।

२ कंपनियां अधिक डेटा एकत्र कर रही हैं, लेकिन एआई के लिए इसे प्रयोग करने योग्य बनाने में कठिनाई हैः ६४१ टीपी३ टी संगठनों के दैनिक १०० से ४९९ स्रोतों से डेटा एकत्र करते हैं, डेटा जटिलता के आकार को उजागर करते हैं।

‘’ परिचालन दक्षता प्रमुख मीट्रिक है, लेकिन एआई का पूरा प्रभाव अनिश्चित बना हुआ हैः ५७१ टीपी ३ टी परिचालन दक्षता के आधार पर एआई की सफलता को मापता है, जबकि एक छोटी संख्या इसके रणनीतिक व्यापार प्रभाव को ट्रैक करती है।

^पूर्वाग्रह, शासन और अनुपालन में अंतराल महत्वपूर्ण जोखिम पैदा कर रहे हैंः ४८१ टीपी३ टी संगठनों के मॉडल से संबंधित निर्णयों और डेटा स्रोतों में पारदर्शिता के माध्यम से एआई में पूर्वाग्रहों को दूर करने का प्रयास करते हैं।

(डेटा गुणवत्ता महत्वपूर्ण है, लेकिन शासन एक चुनौती बनी हुई हैः केवल ४७१ टीपी३ टी दृढ़ता से सहमत हैं कि उनकी शासन नीतियों को लगातार लागू किया जाता है, जो निरीक्षण और अनुपालन में अंतराल को उजागर करता है।

ESG।“ के वरिष्ठ विश्लेषक स्टीफन कैटनज़ानो कहते हैं, “A AI एक प्रौद्योगिकी समस्या नहीं है और एक निष्पादन समस्या है। उद्योगों में संगठन तेजी से AI को बढ़ाने की ओर बढ़ रहे हैं, लेकिन उचित सावधानियों के बिना, उन्हें नियामक, वित्तीय और प्रतिष्ठित परिणामों का सामना करना पड़ सकता है। डेटा गुणवत्ता के महत्व को पहचानते हुए, अधिकांश के पास अभी भी एआई मॉडल सुरक्षित और निष्पक्ष सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक प्रशासन का अभाव है।

Qlik और ESG रिपोर्ट एआई तत्परता एआई निष्पादन में सबसे अधिक दबाव वाली चुनौतियों की पहचान करता है और दीर्घकालिक सफलता सुनिश्चित करने के लिए रणनीति प्रदान करता है गहन अंतर्दृष्टि और विशेषज्ञ सिफारिशों के लिए, यहां ईबुक पर जाएंः https://www.qlik.com/us/संसाधन-पुस्तकालय/तिथि-पुस्तकालयप्रभावपूर्ण के लिए तत्परताजनरेटिव-एआई