人工智慧的準備程度達不到目標:研究強調了威脅生成式人工智慧成功的關鍵差距

一個 Qlik(IA) 是一家數據整合、數據品質、分析和人工智慧領域的全球公司,公佈了 IDC 調查結果,該調查探討了採用先進人工智慧技術的挑戰和機會。該研究強調了雄心與執行之間的巨大差距:雖然 89% 的組織更新了數據策略以擁抱生成式人工智慧,但只有 26% 大規模實施了解決方案。這些結果強調了改善資料治理、可擴展基礎設施和分析準備以充分釋放人工智慧變革潛力的迫切需求。

這些研究結果發表在 Qlik 贊助的 IDC InfoBrief 上,當時世界各地的公司都在競相將人工智慧納入工作流程,預計到 2030 年人工智慧將為全球經濟貢獻 19.9 兆美元。然而,準備差距可能會破壞進展。

「生成式人工智慧激發了廣泛的熱情,但我們的研究結果揭示了準備方面的巨大差距。 IDC 數據整合和情報研究副總裁 Stewart Bond 表示,企業必須應對數據準確性和治理等關鍵挑戰,以確保人工智慧工作流程產生可持續和可擴展的價值。

如果不解決這些基本問題,公司就有可能陷入人工智慧的瘋狂競爭,即野心超過有效執行的能力,而沒有實現潛在價值。

qlik 首席策略長James Fisher 表示:「人工智慧的潛力取決於組織如何有效地管理和整合其人工智慧價值鏈。」「這項研究凸顯了雄心和執行之間的明顯鴻溝。未能建立系統來提供可靠和可操作的系統」洞察力將很快落後於正在轉向人工智慧驅動的可擴展創新的競爭對手

IDC 研究揭示了幾項關鍵統計數據,說明了人工智慧採用的前景和挑戰:

^Ado de Agentic AI X 準備: 80% 的組織正在投資代理人工智慧工作流程,但只有 12% 相信他們的基礎設施可以支援自主決策。

“dados'“momentum”作為產品”: 熟練將資料視為產品的組織大規模實施生成式人工智慧解決方案的可能性是其七倍,這強調了精心策劃和負責任的資料生態系統的變革潛力。

^ 嵌入式分析正在興起: 94% 的組織正在將分析納入或計劃納入企業應用程序,但只有 23% 實現了整合到大多數應用程式中。

^'生成式人工智慧的策略影響: 89% 組織針對生成式人工智慧重塑了資料策略,展示了其變革性影響。

^人工智慧準備: 儘管 73% 的組織將生成式人工智慧與分析解決方案集成,但只有 29% 完全實現了這些功能。

這些發現強調了公司彌合雄心和執行之間差距的緊迫性,明確關注治理、基礎設施和利用數據作為策略資產。

IDC 調查結果強調,公司迫切需要超越實驗並解決人工智慧準備的基本差距。透過專注於治理、基礎設施和數據集成,組織可以充分利用人工智慧技術的潛力並取得長期成功。

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