根據(jù)Kompprise委托進(jìn)行的“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理狀況”調(diào)查 顯示，人工智能正成為IT和商業(yè)領(lǐng)袖面臨的主要數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)。

研究顯示，公司在很大程度上允許員工使用生成型人工智能，但三分之二（66%）的公司擔(dān)心它可能帶來(lái)的數(shù)據(jù)治理風(fēng)險(xiǎn)，包括隱私、安全以及供應(yīng)商解決方案中缺乏數(shù)據(jù)源透明度。

這項(xiàng)由數(shù)據(jù)管理供應(yīng)商Kompprise委托進(jìn)行的“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理狀況”調(diào)查收集了美國(guó)和英國(guó)擁有1000多名員工的公司的300名企業(yè)存儲(chǔ)IT和業(yè)務(wù)決策者的回復(fù)。

雖然只有10%的組織不允許員工使用生成人工智能，但大多數(shù)組織擔(dān)心不道德、有偏見(jiàn)或不準(zhǔn)確的輸出，以及公司數(shù)據(jù)泄露到供應(yīng)商的人工智能系統(tǒng)中。

為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，同時(shí)也從人工智能中尋找競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，研究發(fā)現(xiàn)，40%的領(lǐng)導(dǎo)者正在采取多管齊下的方法來(lái)降低人工智能中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)，包括存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理和安全工具，以及使用內(nèi)部工作組來(lái)監(jiān)督人工智能的使用。

領(lǐng)導(dǎo)者面臨的最大非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)是“在不干擾用戶和應(yīng)用程序的情況下移動(dòng)數(shù)據(jù)”（47%），但緊隨其后的是“為人工智能和云服務(wù)做準(zhǔn)備”（46%）。

“生成式人工智能對(duì)數(shù)據(jù)治理和保護(hù)提出了新的問(wèn)題，” NAND Research首席分析師Steve McDowell表示，“研究顯示，IT領(lǐng)導(dǎo)者正在努力在快速推出生成式人工智能解決方案的同時(shí)，負(fù)責(zé)平衡企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)，但這是一個(gè)困難的挑戰(zhàn)，需要采用智能工具?！?nbsp;

“IT領(lǐng)導(dǎo)者正在將重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到利用生成性人工智能解決方案上，但他們希望在這樣做時(shí)有所限制， ” Kompprise首席執(zhí)行官Kumar Goswami補(bǔ)充道，“人工智能的數(shù)據(jù)治理需要正確的數(shù)據(jù)管理策略，包括跨數(shù)據(jù)存儲(chǔ)孤島的可見(jiàn)性、數(shù)據(jù)來(lái)源的透明度、高性能的數(shù)據(jù)移動(dòng)性和安全的數(shù)據(jù)訪問(wèn)?！?/p>