你的人工智慧有什麼力量?

人工智慧 (AI) 為企業創造價值有一個不可忽視的基本基礎:是什麼推動了人工智慧。這項技術的革命帶來了難以想像的好處,並徹底改變了公司在其策略中看到數據的方式。然而,要讓這種絕對變革性的創新真正與公司相關,還有很長的路要走。許多人工智慧仍然受到錯誤或品質非常低的資訊的影響。因此,它們只能提供相同水準的結果。眾所周知的「“」概念“垃圾進去，垃圾出”」(在垃圾中,在垃圾中)從來沒有如此真實過。.

隨著生成式人工智慧的進步和運算能力的增強,我們正在目睹大量資訊和上下文的生成。為了利用所有這些潛力,使用準確可靠的數據來支援人工智慧是關鍵。畢竟,它們是滋養人工智慧演算法的燃料,因此,不投資可靠資料庫的公司和組織可能需要時間來實施這些解決方案。或者更糟的是,他們可能會以錯誤的方式採用該技術,並將這項措施變成一個大問題。.

人工智慧要產生準確且有用的結果,支持它的數據需要反映市場和公司的現實,沒有錯誤或扭曲。這要求它們多樣化,從不同來源收集,以減少偏見並確保應用程式不太可能做出不公平的決定。此外,還需要考慮資訊的不斷更新及其準確性,因為當資訊過時或不正確時,它們會產生不準確的答案,從而損害其可靠性。更新的數據使人工智慧模型能夠追蹤趨勢、適應多種情況並提供最佳結果。.

例如,在金融市場,不正確的基礎可能會導致信用風險分析和預測不充分,導致批准向拖欠客戶提供貸款或拒絕向優質付款人提供貸款。在物流領域,過時且品質差的資訊已經導致缺貨產品銷售的分銷問題,導致交貨延誤。.

讓他們在人工智慧應用中容易受到攻擊就像讓金庫的大門敞開一樣,讓他們面臨敏感資訊被盜或系統操縱以產生偏見的風險。只有透過安全,才有可能保護隱私、維護模型的完整性並確保其負責任的開發。.

為人工智慧準備的資料也需要在系統中可識別和訪問,或相當於一個裝滿上鎖書籍的圖書館。知識存在,但不能使用。但這裡值得強調的是授予對正確的人和區域的存取權限的重要性。相同的資料可以透過一個區域完整地訪問,即完整且詳細。在另一個區域中,只能以總結的方式發布對資料總化的存取。並非總是每個人都能以相同的方式存取某些資料。透過使用業務和技術元數據,可以調整可識別的信息,以生產這些工具。.

最後,機器學習實驗或大型語言模型 (LLM) 應用程式的資料需要採用正確的格式。簡化資訊消耗有助於釋放這些人工智慧系統的潛力,以便它們能夠順利地攝取和處理它,並將其轉化為智慧和創造性的行動。.

最大限度地發揮人工智慧在商業中的潛力的方法不可避免地會取決於為其提供資料的資料的品質。了解強大、安全和更新資料庫重要性的公司和組織將領先於競爭,將人工智慧變成策略盟友和市場差異。我們所處的這個創新新時代要求公司投資正確的成分"您的數據",以使人工智慧機器朝著正確的方向發展,為業務帶來新的視角。.