Дослідження підкреслюють нагальну потребу в експертних знаннях для використання генеративного штучного інтелекту на неструктурованих даних 

THE QLik, глобальна компанія з інтеграції даних, аналітики та штучного інтелекту (ШІ), оголошує про нові дослідження, які показують, що хоча компанії визнають значний потенціал неструктурованих даних для підвищення операційної ефективності та отримання значущих уявлень, багато хто намагається ефективно використовувати цю можливість Дослідження показують, що брак знань і недостатні інструменти є основними перешкодами, лише невеликий відсоток компаній виділяє більше чверті свого бюджету ШІ на ініціативи неструктурованих даних. 

“З багатьма джерелами, які посилаються на те, що неструктуровані дані представляють 80% світових даних, не дивно, що бізнес-лідери хочуть отримати більше реальної цінності від цього невикористаного ресурсу "Tlik “Однак наше дослідження підкреслює, що майже 70% згодні з тим, що їх організація недостатньо оснащена, щоб зрозуміти, як генеративний ШІ може бути використаний в їх неструктурованих dat “ 

“Компанії шукають рішення, які дозволяють прийняти Generative AI, не вимагаючи переробки їх існуючих наборів навичок і технологічних стекі ожливість полягає в пошуку способів безперешкодної інтеграції AI в сучасні аналітичні середовища, що дозволяє організаціям отримувати правильні відповіді з неструктурованих даних і генерувати значущі бізнес-результати 

Дослідження показує глибокі дані про те, як почуваються лідери та що вони роблять для вирішення можливостей, які пропонують неструктуровані дані та GenAI: 

''' Поширеними є занепокоєння щодо конфіденційності та відповідності даних 59% респондентів дуже стурбовані конфіденційністю даних і 47% з дотриманням нормативних вимог, значно подолавши занепокоєння ROI (19%).  

інтеграція та вартість є головними пріоритетами для оцінки постачальників: При оцінці постачальників системної інтеграції (55%), вартості (50%) і можливостей управління (49%) є головними пріоритетами, тоді як репутація постачальника є низьким пріоритетом (16%) Респонденти очікують скромних фінансових прибутків від використання неструктурованих даних, при цьому 45% прогнозує поліпшення з 10% до 20% в їх доході або прибутку. 

io Interesse na GenAI - це чудово, але значних інвестицій не вистачає: Серед тих, хто зацікавлений у використанні GenAI для неструктурованих даних, двоє з трьох респондентів планують інвестувати в інструмент Generative AI для неструктурованих дани Незважаючи на широкий інтерес, лише 22% усіх респондентів вказують, що вони роблять значні інвестиції в технології ШІ. 

"Неструктуровані дані розглядаються як важливий фактор ефективності: Чітка більшість (62%) бачать неструктуровані дані як можливість підвищити операційну ефективність, тоді як лише 31% вважає, що вони можуть стимулювати інноваці ілько половина (45%) описують варіант використання, який передбачає кращі інструменти пошуку та запитів для пошуку внутрішніх документів. 

Традиційних засобів пошуку недостатньо для неструктурованих даних: Існує тверда згода, що традиційні інструменти пошуку підприємства недостатні для максимізації цінності величезних бібліотек документі ише 16% коли-небудь придбали інструмент, призначений для надання розуміння з неструктурованих даних, і більшість зусиль залишаються на ранніх або пілотних етапах. 

“Результати нашого дослідження підкреслюють критичну проблему, з якою зараз стикаються компанії: прогалина в знаннях, необхідна для використання повного потенціалу Generative AI для неструктурованого потоку даних, каже Ерік Бредлі, головний стратег і директор з досліджень Enterprise Technology Research “Хоча апетит до використання неструктурованих даних великий, відсутність спеціалізованих навичок і відповідних інструментів є значною перешкодою Щоб справді скористатися можливостями, які надає Generative AI, організації повинні інвестувати в подолання цієї прогалини в знаннях та інтеграцію передових можливостей ШІ в існуючі аналітичні рамки 

Дослідження “Unstructured data та генеративний AI”, проведені у квітні 2024 року Enterprise Technology Research (ETR) від імені Qlik, опитали 200 осіб, які приймають рішення щодо корпоративних технологій у багатьох галузях промисловості Для отримання додаткової інформації та доступу до повних результатів опитування, будь ласка, відвідайте https://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report