Los primeros adoptantes empresariales de IA generativa han dejado en claro que una logística de datos sólida es la piedra angular de cualquier iniciativa de IA exitosa. Para desbloquear positivamente el potencial de la IA como multiplicador de valía y catalizador para las experiencias de los clientes reinventadas, es indispensable una plataforma de datos casquivana de usar y confiable.
Nuestro noticia fresco «El ROI radical de la reproducción ai«Proba que la reproducción AI es un motor de ganancias, con más de nueve de cada 10 adoptantes encuestados que dicen que su inversión de Gen AI está en el frito. Los encuestados que cuantificaron el ROI de sus iniciativas de Gen AI vieron un RAI promedio del 41%. Plataforma de datos moderna que no tiene esfuerzo para construir e implementar, confiable por diseño y conectada sin problemas entre equipos, herramientas y nubes.
El noventa y seis por ciento de los primeros usuarios dicen que están entrenando, ajustando o aumentando sus LLM de código hendido y de código hendido, y el 80% son modelos ajustados con sus datos patentados. Estos pasos esenciales introducen algunos desafíos reales. Estamos hablando de posibles dolores de cabecera en torno a la calidad de los datos, la cantidad de datos que pueden manejar sus sistemas, el peligro de que se amplifique el sesgo y esas preocupaciones de privacidad, las que se encuentran sobre la información comercial propietaria o los datos personales del cliente que posiblemente se filtran, en los resultados.
Es por eso que el enfoque de una estructura alrededor de la IA generativa debe construirse en una plataforma de datos sólida: minimizar esos riesgos, acortar los costos sorpresa y entregar la prohijamiento de las herramientas adecuadas, resquilar y replicar los éxitos de IA, y comprobar de que todos los datos de una estructura se aprovechen de modo segura y adecuada.
Es casquivana perderse en la escalera de la misma: el 71% de las organizaciones descubrieron que el aumento de maniquí efectivo requiere múltiples terabytes de datos, o varios millones de documentos. Pero la amplitud de los datos no es su único problema: los primeros adoptantes citan la calidad de los datos (45%) y la cantidad (38%) con veterano frecuencia entre varios temas. Por lo tanto, su higiene de datos y cómo administra los datos se convierten en un enfoque obligatorio de la IA.
Para acumular el desafío, la gran mayoría de los datos de cualquier empresa no están estructurados: piense en PDF, videos e imágenes. Por lo tanto, para capitalizar el potencial de IA, necesita una plataforma que admita datos estructurados y no estructurados sin comprometer la precisión, la calidad y la gobernanza. Solo el 11% de los primeros usuarios dicen que más de la fracción de sus datos no estructurados están listos para ser utilizados en el entrenamiento y ajuste de LLM. Incluso estos primeros usuarios, los que informan un gran éxito universal, han pillado algunos enganches con sus plataformas de datos. A nivel de plataforma de datos, encontramos:
-
El 55% de las organizaciones se ven obstaculizadas por tareas de mandato de datos que requieren mucho tiempo, como el etiquetado.
-
El 52% lucha con la calidad de los datos, incluidos problemas de error, sesgo, irrelevancia y puntualidad.
-
El 51% dice que la preparación de datos es demasiado difícil.
-
El 50% cita problemas con la sensibilidad de los datos.
-
El 42% dice que carecen del rango necesario o la pluralidad de datos.
Todos estos desafíos se manejan de modo más efectiva en una plataforma de datos unificadas. Admitir su tecnología AI a una saco de datos que sea casquivana, confiable y conectada reduce los desafíos que pueden retrasar un tesina o conducir a costos inesperados.
Gen AI y la plataforma de datos basada en la montón van de la mano
La mayoría de los primeros usuarios de Gen AI se basan en plataformas de datos basadas en la montón. Y el 81% de los primeros usuarios dicen que están aumentando agresivamente sus inversiones en soluciones de almacenamiento de datos basados en la montón en los próximos 12 meses. Eso no es una sorpresa: la montón ofrece una veterano escalabilidad, control de costos y gobernanza, así como el comunicación al cuenta de detención rendimiento necesario para las iniciativas de Gen AI.
Cuando se le preguntó qué están buscando de un almacén de datos basado en la montón, los primeros adoptantes señalaron en gran medida tres características secreto:
-
Seguridad: 46% tasa esto crítico con un 38% adicional que dice que es importante.
-
Funcionalidad vanguardia de IA: 39% dice que es crítico, y otro 45% dice que es importante tener capacidades LLM y ML debajo del capó.
-
Capacidades de estudio integrado: 39% Califique esto crítico con un 45% adicional que dice que es importante.
La plataforma de Snowflake aborda todas las micción críticas de una logística de IA exitosa, que depende de una plataforma de datos segura, gobernada y moderna. Para afirmar aplicaciones de IA emergentes como el estudio de sentimientos y los chatbots, las empresas basadas en datos deben implementar comunicación controlado y protección a lo liberal de la transformación de datos (capa de plata), que incluye todo el ciclo de vida de seguridad, que incluya:
-
Clasificación cibernética de datos de conjuntos de datos confidenciales y descripciones automáticas de objetos para la comprensión de los datos
-
Monitoreo continuo y aplicación de políticas automáticas a través de políticas de comunicación basadas en etiquetas y auditorías integrales de croquis de categoría y comunicación
-
Mantenimiento de calidad de datos en curso a escalera
Encima de estas capacidades de gobierno listas para usar, hemos integrado una amplia tonalidad de capacidades de ML y ML generales directamente en la plataforma, eliminando el movimiento de datos complejos y la aprieto de mandato de infraestructura. Adecuado a que está integrado de forma nativa en la plataforma, este enfoque conserva los estrictos límites de seguridad de las organizaciones y les permite aplicar y hacer cumplir las políticas consistentes de gobernanza y comunicación en todas las aplicaciones de datos.
Gen AI no es otra tecnología aislada del resto de su pila de datos moderna. Es una iniciativa importante y transformadora que irradiará a lo liberal de una estructura basada en datos. En la carrera alrededor de el éxito de la IA, estas organizaciones requieren una plataforma de datos subyacente que les permita resquilar rápidamente la nueva reproducción de aplicaciones con IA con simplicidad mientras construyen e implementan aquellos de modo segura y cumplida al mismo tiempo.
Para comprender cómo las organizaciones de todo el mundo están superando los desafíos de implementar la IA generativa y obtener rendimientos significativos de sus inversiones, lea «el ROI radical de la Coexistentes AI».