到2025年，数据质量决定AI成败

AI技术在工业领域的快速发展分析

随着人工智能（AI）技术的迅速发展，专家指出高质量的数据和数据治理将比生成性技术更为重要。到2025年，企业在采用AI时需要更加关注可扩展性和灵活性，而不能仅依赖于生成型AI（GenAI）。

关键点：

1. 高质量数据与数据治理驱动AI成功

   • 根据Qlik分析师的观点，解锁AI潜力的关键在于投资高质量的实时数据和建立开放平台以实现跨不同生态系统的无缝集成。
   • 高质量的数据能够确保在2025年时通过自然语言查询来提高用户需求满足度。

2. 到2025年，专有业务数据将成为驱动AI效率与竞争力的核心要素

   • 当AI模型性能达到极限时，利用企业内部数据将变得至关重要，有助于提升行业中的竞争优势。

3. 开放平台和无偏见系统促进AI创新及无缝集成

   • 为有效利用自主智能AI，建议部署开放且不带有偏见的平台以避免受到封闭系统的限制。这确保了持续的数据流动并促进了人工智能的合作能力。

深度分析：

• 数据质量与治理的重要性将显著超过生成技术的作用。
• 到2025年，专有业务数据将在提升AI效率和竞争力方面发挥核心作用。
• 开放平台及无偏见系统有利于推动创新，并促进不同来源的数据无缝集成。

通过强调数据及其治理的角色，这反映出行业正向更加负责任的AI策略转变。它也突显了结合专有数据与开放系统的特定解决方案带来的优势。

Source:https://www.aibase.com/news/13403