通过人工智能（AI）为企业创造价值的基础有一个不可忽视的核心：推动AI的动力。 这项技术的革命带来了难以想象的好处，彻底改变了企业在战略中看待数据的方式。 然而，仍有一条重要的道路要走，才能使这项绝对变革性的创新真正对公司具有意义。 许多人工智能仍然依赖错误或极低质量的信息。 因此，只提供相同水平的结果。 已知的“垃圾进，垃圾出（进垃圾，出垃圾）从未如此真实。
随着生成式人工智能的进步和计算能力的增强，我们正见证着信息和背景的以惊人速度生成。 充分发挥这一潜力，使用准确可靠的数据来支撑人工智能是关键。 毕竟，他们是滋养人工智能算法的燃料，因此，未在坚实数据基础上投资的企业和组织可能需要更长时间才能实施这些解决方案。 或者更糟。 他们可能会错误地采用这项技术，将此举变成一个大问题。
为了让人工智能产生准确且有用的结果，支撑它的数据需要反映市场和企业的实际情况，且没有错误或扭曲。 这要求它们具有多样性，来自不同来源的收集，以减少偏见并确保应用程序不太可能做出不公正的决定。 此外，有必要不断更新信息并确保其准确性，因为当信息过时或不正确时，会导致不准确的回答，影响其可靠性。 更新的数据使得人工智能模型能够跟踪趋势、适应多种场景并提供最佳的结果。
在金融市场中，例如，基础数据不正确可能导致风险分析和预测不准确，从而批准了违约客户的贷款或拒绝了良好还款者的申请。 在物流部门，信息过时且质量差会导致分销问题，出现缺货销售，造成交货延迟。 因此，客户流失。
数据的安全性也同样重要。 让他们在人工智能应用中变得脆弱，就像把保险箱的门开着一样，暴露于敏感信息被盗或系统被操控以产生偏见的风险。 只有通过安全措施，才能保护隐私，维护模型的完整性，并确保其负责任的发展。
为人工智能准备的数据也需要可识别且在系统中可访问，否则就等同于一本被锁上的图书馆。 知识存在，但不能被使用。 但这里必须强调，授予正确的人和部门访问权限的重要性。 同一数据可以由一个区域完整访问，也就是说，完整且详细。 在另一种情况下，可能只允许访问数据的汇总，总结方式。 并非所有数据都能以相同的方式被所有人访问。 可识别信息，通过使用业务和技术元数据，揭示了机器学习和生成式人工智能的真正潜力，使这些工具能够学习、适应并产生创新的洞察。
最后，数据需要以正确的格式用于机器学习实验或大型语言模型（LLM）的应用。 方便信息的获取有助于释放这些人工智能系统的潜力，使其能够轻松获取和处理信息，并将其转化为智能且富有创造性的行动。
实现人工智能在商业中最大潜力的途径，必然取决于其所依赖数据的质量。 理解建立强大、安全、最新数据库重要性的企业和组织，领先于竞争对手，将人工智能转变为战略盟友和市场差异化优势。 我们所处的这个创新新时代要求公司投资于正确的要素——它们的数据——以推动人工智能的机器朝着正确的方向前进，为企业带来新的视角。
