एकक्लिक®एक वैश्विक कंपनी डेटा एकीकरण, डेटा गुणवत्ता, एनालिटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में, एक नए अध्ययन के परिणामों की घोषणा करती है जो एंटरप्राइज स्ट्रैटेजी ग्रुप (ESG) के साथ किया गया है, जिसमें एआई में निवेश और कार्यान्वयन के बीच एक महत्वपूर्ण disconnect को उजागर किया गया है।
ईएसजी अनुसंधान रिपोर्ट, "प्रभावशाली जनरेटिव एआई के लिए डेटा तत्परतायह खुलासा करता है कि कंपनियां आक्रामक रूप से एआई को बढ़ाने के लिए कदम उठा रही हैं, लेकिन कई के पास दीर्घकालिक सफलता के लिए आवश्यक डेटाबेस बनाने की कोई संरचित योजना नहीं है। जबकि 94% लोग डेटा की तत्परता के लिए उत्पादों और सेवाओं पर खर्च बढ़ा रहे हैं, केवल 21% ही अपनी संचालन में पूरी तरह से AI को एकीकृत कर सके। हालांकि अधिकांश संगठन यह मानते हैं कि डेटा की गुणवत्ता महत्वपूर्ण है, फिर भी शासन, अनुपालन और पूर्वाग्रह का पता लगाना मुख्य खामियां बनी हुई हैं, जो कंपनियों को AI की पूरी क्षमता का उपयोग करने से रोक रही हैं।
"कंपनियां मजबूत निवेश कर रही हैं AI को अपनाने के लिए बिना किसी सुसंगत रणनीति के," ड्यू क्लार्क, Qlik के डेटा बिजनेस यूनिट के कार्यकारी उपाध्यक्ष और जनरल मैनेजर, कहते हैं। एआई कोई अस्थायी समाधान नहीं है — यह एक स्थायी परिवर्तन है जिसमें संरचना, शासन और पारदर्शिता की आवश्यकता है। स्पष्ट योजना और मजबूत डेटाबेस के बिना, कंपनियां अपने जोखिम बढ़ा रही हैं बजाय मूल्य बनाने के।
Qlik और ESG का नया अध्ययन AI के अपनाने और इसके सफल होने के लिए आवश्यक सावधानियों के बीच एक मजबूत असंगति को उजागर करता है
एआई को अपनाना तेज़ हो रहा है, लेकिन कई कंपनियों के पास स्पष्ट कार्यान्वयन रणनीति नहीं है:94% संगठन डेटा की तत्परता के लिए उत्पादों और सेवाओं पर खर्च बढ़ा रहे हैं, लेकिन केवल 21% ने इसे अपनी संचालन प्रक्रियाओं में पूरी तरह से शामिल किया है।
- कंपनियां अधिक डेटा एकत्र कर रही हैं, लेकिन उन्हें इसे AI के लिए उपयोगी बनाने में कठिनाइयों का सामना करना पड़ रहा है:64% संगठन प्रतिदिन 100 से 499 स्रोतों से डेटा एकत्र करते हैं, जो डेटा की जटिलता के आकार को दर्शाता है।
ऑपरेशनल दक्षता मुख्य मीट्रिक है, लेकिन एआई का कुल प्रभाव अभी भी अनिश्चित है:57% आईए की सफलता को परिचालन दक्षता के आधार पर मापते हैं, जबकि एक कम संख्या इसकी रणनीतिक प्रभाव को व्यवसायों में देखती है।
- पूर्वाग्रह, शासन और अनुपालन में खामियां महत्वपूर्ण जोखिम पैदा कर रही हैं:48% संगठन मॉडल और डेटा स्रोतों से संबंधित निर्णयों में पारदर्शिता के माध्यम से AI में पक्षपात को संबोधित करने का प्रयास कर रहे हैं।
डेटा की गुणवत्ता महत्वपूर्ण है, लेकिन शासन अभी भी एक चुनौती है:केवल 47% लोग दृढ़ता से सहमत हैं कि उनकी शासन नीतियों को लगातार लागू किया जाता है, जिससे निगरानी और अनुपालन में खामियां स्पष्ट होती हैं।
"एआई कोई तकनीकी समस्या नहीं है — यह कार्यान्वयन की समस्या है," कहते हैं स्टेफ़न कैटांज़ानो, ESG के वरिष्ठ विश्लेषक। सभी क्षेत्रों की संगठन तेजी से एआई को बढ़ाने की दिशा में बढ़ रही हैं, लेकिन उचित सावधानियों के बिना, वे नियामक, वित्तीय और प्रतिष्ठा संबंधी जोखिमों का सामना कर सकती हैं। जबकि वे डेटा की गुणवत्ता के महत्व को समझते हैं, अधिकांश के पास आवश्यक शासन नहीं है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई मॉडल सुरक्षित और निष्पक्ष हैं। कार्यान्वयन में यह अंतराल ही वह कारण है कि इतने सारे एआई प्रोजेक्ट स्थगित हो जाते हैं या स्पष्ट ROI प्रदान करने में असमर्थ रहते हैं।
Qlik और ESG की रिपोर्टएआई तैयारीआईए की कार्यान्वयन में सबसे अधिक तत्काल चुनौतियों की पहचान करें और दीर्घकालिक सफलता सुनिश्चित करने के लिए रणनीतियाँ प्रदान करें। अधिक गहरे अंतर्दृष्टि और विशेषज्ञों की सिफारिशें प्राप्त करने के लिए, यहाँ ईबुक एक्सेस करें:https://www.qlik.com/us/संसाधन-लाइब्रेरी/डेटा-प्रभावशाली के लिए तत्परताजनरेटिव-एआई
