建设成功的生成式AI数据驱动型企业
主要内容与关键数据
- 91% 的组织正在实验或投资生成式AI（Gen AI），并且 88% 的组织计划在未来12至18个月内将重点放在AI上，包括生成式AI。
- 80% 的全球组织在2024年增加了对生成式AI的投资，但仅有 54% 的数据负责人了解成功采用AI所需的必要数据基础架构。
- 2/3 的高管表示其组织已使用激活数据，即嵌入核心业务流程的数据。
- 54% 的数据负责人对在AI时代取得成功所需的必要数据基础缺乏了解。
如何实现成功
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构建坚实的数据基础
- 构建能够及时提供准确和相关洞察的数据基础，以推动实际成果。
- 简化生态系统，减少复杂性，实现规模化。
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克服数据挑战
- 数据质量问题常导致大规模应用AI困难。许多数据为非结构化的电子邮件、视频、图像、社交媒体帖子和HTML内容。
- 数据低质量、治理不当、分散在不同的系统中或存在安全问题会妨碍从生成式AI中提取最大价值。
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实施有效策略
- 移动迅速并控制成本以实现承诺。
- 避免过度复杂的生态系统。
- 创建可扩展的能力，使概念验证产品成功转换为生产环境。
- 强化协调的数据安全和合规政策，以及多供应商采购策略的执行能力。
合作优势
- Capgemini RAISE 解决方案
- 结合了企业级数据管理平台的最佳功能、Databricks 数据智能平台的最佳AI解决方案以及Informatica 智能数据管理云，简化了数据管理过程，提供了一个高效、兼容且可扩展的生成式AI开发平台和框架。
- 提供了综合的数据治理和AI风险管理框架，支持生成式AI数据试点。
- 可部署于现有的数据平台上，包括Microsoft Azure、AWS和Google Cloud Platform。
合作伙伴
- Databricks
- 全球领先的数据和AI公司，服务于包括Block、Comcast、Condé Nast等在内的众多知名企业。
- Informatica
- 领先的企业级AI驱动云数据管理软件提供商，致力于通过数据和AI为企业赋能。
通过这些措施和合作，企业可以更好地利用生成式AI，实现数据驱动的价值最大化。
