Studie zeigt: Datenprobleme bremsen Gen AI-Initiativen aus und kosten Unternehmen viel Geld!
Die 5 wichtigsten Aussagen:
- Es besteht eine Verzögerung zwischen Investitionen in künstliche Intelligenz und der Leistung künstlicher Intelligenz-Daten.
- Neue Studie von Monte Carlo zeigt, dass Datenplattformen oft nicht stark genug sind, um Gen AI-Initiativen zu unterstützen.
- Data-Profis fühlen Druck von der Führung, GenAI-Strategien zu implementieren, aber viele glauben, dass ihre Führung unrealistische Erwartungen hat.
- Die Qualität der Daten ist entscheidend für den Erfolg von AI-Projekten, und viele Unternehmen kämpfen mit Datenproblemen und -ausfällen.
- Es besteht ein „Disconnect“ zwischen Datenabteilungen und dem Management, was zu großen Problemen führt.
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KI-Update in Kurzform:
Eine neue Studie von Monte Carlo zeigt, dass Unternehmen mit erheblichen Verzögerungen bei der Leistung von KI-Daten konfrontiert sind. Obwohl Führungskräfte den Nutzen von Generative AI hoch einschätzen, fehlt es oft an realistischen Erwartungen und einer starken Datenplattform, um diese Initiativen zu unterstützen.
Die Diskrepanz zwischen Datenabteilungen und Geschäftsleitung führt zu großen Problemen, da viele Unternehmen mit unzureichender Datenqualität und steigenden Datenmengen kämpfen. Trotz finanzieller Belastungen durch Datenprobleme sehen sich Technologie- und Geschäftsführungskräfte gezwungen, die Herausforderungen im Zusammenhang mit Gen AI anzugehen, indem sie auf automatische Datenqualität und -vertrauen setzen.
Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit, Datenvertrauen als Schlüsselkomponente für erfolgreiche KI-Projekte zu betrachten und darauf zu setzen, dass Unternehmen ohne entsprechende Maßnahmen scheitern werden.