AQlik®, perusahaan global dalam integrasi data, kualitas data, analitik dan kecerdasan buatan (IA), mengumumkan hasil dari sebuah studi baru yang dilakukan dengan Enterprise Strategy Group (ESG), menunjukkan adanya ketidakselarasan kritis antara investasi dan pelaksanaan AI
Laporan penelitian ESG, ““Kesiapan Data untuk AI Generatif yang Berdampak”, mengungkapkan bahwa perusahaan-perusahaan sedang bergerak secara agresif untuk meningkatkan skala AI, tetapi banyak yang tidak memiliki rencana terstruktur untuk membangun basis data yang diperlukan untuk kesuksesan jangka panjang. Sementara 94% sedang meningkatkan pengeluaran untuk produk dan layanan untuk memfasilitasi kesiapan data untuk AI, hanya 21% yang berhasil mengintegrasikan AI sepenuhnya ke dalam operasi mereka. Meskipun sebagian besar organisasi mengakui bahwa kualitas data sangat penting, tata kelola, kepatuhan dan deteksi bias tetap menjadi celah utama, menghalangi perusahaan untuk sepenuhnya mengeksplorasi potensi AI
"Perusahaan-perusahaan berlomba-lomba untuk mengadopsi AI dengan berinvestasi besar-besaran tanpa strategi yang koheren", kata Drew Clarke, Wakil Presiden Eksekutif dan Manajer Umum Unit Bisnis Data Qlik. "AI bukanlah solusi sementara" — merupakan transformasi permanen yang memerlukan struktur, tata kelola dan transparansi. Tanpa rencana yang jelas dan basis data yang solid, perusahaan-perusahaan sedang meningkatkan risiko mereka alih-alih menciptakan nilai.”
Penelitian baru dari Qlik dan ESG menyoroti ketidakselarasan yang mencolok antara adopsi AI dan tindakan pencegahan yang diperlukan untuk memastikan keberhasilannya:
– Adopsi AI sedang mempercepat, tetapi banyak perusahaan tidak memiliki strategi implementasi yang jelas94% organisasi sedang meningkatkan pengeluaran untuk produk dan layanan yang memfasilitasi kesiapan data untuk AI, tetapi hanya 21% yang sepenuhnya mengintegrasikannya ke dalam operasi mereka
– Perusahaan sedang mengumpulkan lebih banyak data, tetapi mengalami kesulitan untuk menjadikannya dapat digunakan untuk AI64% organisasi mengumpulkan data dari 100 hingga 499 sumber setiap hari, menyoroti ukuran kompleksitas data
– Efisiensi operasional adalah metrik utama, tetapi dampak total dari AI tetap tidak pasti57% mengukur keberhasilan AI berdasarkan efisiensi operasional, sementara angka yang lebih kecil menyertai dampak strategisnya dalam bisnis
– Kekosongan dalam bias, tata kelola dan kepatuhan menghasilkan risiko yang signifikan48% organisasi berusaha mengatasi bias dalam AI melalui transparansi dalam keputusan terkait model dan sumber data
– Kualitas data sangat penting, tetapi tata kelola tetap menjadi tantanganHanya 47% yang sangat setuju bahwa kebijakan tata kelola mereka diterapkan secara konsisten, menyoroti kekurangan dalam pengawasan dan kepatuhan
"AI bukan masalah teknologi" — itu adalah masalah pelaksanaan, katakan Stephen Catanzano, Analis Senior ESG. Organisasi dari semua sektor bergerak cepat untuk meningkatkan AI, tetapi, tanpa langkah-langkah pencegahan yang tepat, mereka berisiko mengalami konsekuensi regulasi, keuangan dan reputasi. Meskipun mengakui pentingnya kualitas data, sebagian besar masih belum memiliki tata kelola yang diperlukan untuk memastikan bahwa model AI aman dan tidak bias. Kekosongan dalam pelaksanaan ini menjelaskan mengapa begitu banyak proyek AI terhenti atau tidak dapat memberikan ROI yang nyata.”
Qlik dan Laporan ESGKesiapan AIidentifikasi tantangan yang paling mendesak dalam penerapan AI dan berikan strategi untuk memastikan keberhasilan jangka panjang. Untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dan rekomendasi dari para ahli, akses eBook di sinihttps://www.qlik.com/us/resource-library/data-kesiapan-untuk-berdampak-generatif-ai
