GenAI：重新定義數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)型

GenAI：重新定義數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)型

規(guī)范的數(shù)據(jù)工程方法是有效的GenAI策略的基礎(chǔ)，這是實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型的必要條件。

每年，世界經(jīng)濟論壇都是各領(lǐng)域思想領(lǐng)袖的聚集地，他們在這里探討當(dāng)今世界及其未來的最受關(guān)注問題。今年，人工智能成為每個論壇的焦點，并吸引了全球所有決策者的注意力。

過去的一年見證了人工智能進入主流視野，而生成式人工智能(GenAI)的影響力和威力可見一斑。如今，不僅是技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，各行各業(yè)的人們都意識到，人工智能能夠從根本上改變我們生活的世界，從技能、工資和工作到流程、生產(chǎn)力、法規(guī)和治理。

GenAI驅(qū)動的轉(zhuǎn)型

GenAI的影響滲透到數(shù)據(jù)處理、人類流程和消費者體驗，開啟了變革性商業(yè)影響的新時代。GenAI支持的計劃已取得良好的業(yè)務(wù)成果，全面影響了組織、消費者和生態(tài)系統(tǒng)。它激勵組織接受實驗，使創(chuàng)新和適應(yīng)性成為成功的關(guān)鍵驅(qū)動力。

PWC預(yù)測，到2030年，人工智能將為全球經(jīng)濟貢獻15.7萬億美元。難怪大大小小的企業(yè)都在推動項目，在自己的領(lǐng)域內(nèi)試驗和吸收人工智能的價值。GoldmanSachs估計，到2025年，全球?qū)θ斯ぶ悄茯?qū)動項目的投資將達到2000億美元。

從熱門的新興創(chuàng)業(yè)企業(yè)到傳統(tǒng)企業(yè)，所有企業(yè)都在經(jīng)歷轉(zhuǎn)型，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。他們正在利用GenAI來促進這些轉(zhuǎn)型，為其現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)增加重大價值。通過從數(shù)據(jù)（可能是結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化）中提取有價值的情報，GenAI驅(qū)動的分析可以增強決策過程。

以下探索深入探討了由人工智能驅(qū)動的計劃的復(fù)雜性，揭示了挑戰(zhàn)和陷阱，并為這一未知的變革之旅提供了成功的藍圖。

GenAI的挑戰(zhàn)與陷阱

盡管人工智能主導(dǎo)的數(shù)據(jù)項目投入巨大，但調(diào)查顯示，放棄和失敗率非常高。根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，85%的人工智能項目由于數(shù)據(jù)偏差、算法不成熟或團隊技能不足等多種原因而導(dǎo)致錯誤結(jié)果。

因此，詳細說明以GenAI為中心的任何數(shù)據(jù)到結(jié)果之旅成功的關(guān)鍵基礎(chǔ)要素至關(guān)重要：

數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)：盡管數(shù)據(jù)是最豐富的資源，但組織內(nèi)的數(shù)據(jù)往往利用率很低。團隊經(jīng)常匆忙投入GenAI問題解決，而沒有對相關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行盡職調(diào)查。確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)是最新、高質(zhì)量、功能豐富且易于發(fā)現(xiàn)至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)副本過多，加上元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)不完善，是常見的問題。強大的元數(shù)據(jù)管理，對于將數(shù)據(jù)資產(chǎn)緊密結(jié)合在一起至關(guān)重要。

管理擁有成本：雖然實驗是利用GenAI的一個基本方面，但忽視實驗的可重復(fù)性和忽略平臺方法可能會導(dǎo)致更高的成本和預(yù)算泄漏。

鼓勵重復(fù)使用成功實驗和模塊化解決方案的戰(zhàn)略方法，對于成本效益至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)安全和知識產(chǎn)權(quán)泄露保護：對GenAI計劃來說，AI資產(chǎn)的所有權(quán)和保護至關(guān)重要。數(shù)據(jù)安全和知識產(chǎn)權(quán)泄露問題，尤其是廢棄項目，需要采取嚴(yán)格措施。

在防火墻或隔離系統(tǒng)中，創(chuàng)建安全環(huán)境是一項具有挑戰(zhàn)性但必不可少的目標(biāo)。確保AI數(shù)據(jù)的安全可用性，還需要在GenAI管道的前端采取主動措施。數(shù)據(jù)清理、匿名化和質(zhì)量控制是保持結(jié)果完整性的關(guān)鍵組成部分。

過渡到生產(chǎn)級系統(tǒng)：雖然啟動和創(chuàng)建價值證明可能很簡單，但在生產(chǎn)環(huán)境中推出GenAI應(yīng)用卻很復(fù)雜。制定全面的解決方案藍圖是成功過渡的關(guān)鍵。結(jié)構(gòu)化方法對于有效更新、管理和協(xié)調(diào)各種下游系統(tǒng)之間的自動化至關(guān)重要，這些系統(tǒng)依賴于GenAI平臺生成的見解。

正確進行數(shù)據(jù)工程

規(guī)范的數(shù)據(jù)工程方法是有效的GenAI驅(qū)動轉(zhuǎn)型項目的基礎(chǔ)。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、適當(dāng)?shù)奶幚砜蚣芎褪炀毜馁Y源，是正確訓(xùn)練系統(tǒng)并產(chǎn)生有效結(jié)果的關(guān)鍵要素。

數(shù)據(jù)工程基礎(chǔ)：第一步是做出正確的架構(gòu)選擇，以促進跨不同格式和獲取機制的高效數(shù)據(jù)處理。支持半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲、檢索和提取對于優(yōu)化訓(xùn)練、增強和檢索過程是必要的。

將矢量數(shù)據(jù)庫用于AI項目可能具有戰(zhàn)術(shù)優(yōu)勢。矢量數(shù)據(jù)庫通過語義豐富數(shù)據(jù)，提供了一種將信息情境化的高級方法，從而增強了可解釋性。這還可以提高搜索精度和模型集成。

選擇以平臺為導(dǎo)向的方法來整合數(shù)據(jù)工程中的各種元素，比使用孤立的IT團隊來解決特定問題要好得多。此外，跨職能團隊在共同平臺上共同工作可以增強技能傳播和敏捷性；事實證明，零代碼數(shù)據(jù)工程方法比基礎(chǔ)工程方法更有效。

資產(chǎn)管理和元數(shù)據(jù)完整性：精心策劃的元數(shù)據(jù)存儲和自動化數(shù)據(jù)管道是解決方案藍圖不可或缺的組成部分。對企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的查詢應(yīng)產(chǎn)生最新的結(jié)果，這需要準(zhǔn)確映射到數(shù)據(jù)存儲中的元數(shù)據(jù)。保持?jǐn)?shù)據(jù)資產(chǎn)的準(zhǔn)確性，需要持續(xù)關(guān)注最新的元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、架構(gòu)更改和數(shù)據(jù)特征。

保持AI最新狀態(tài)：實施持續(xù)學(xué)習(xí)機制，可讓GenAI模型隨時了解其遇到的數(shù)據(jù)中的新信息、模式和細微差別。這種自適應(yīng)學(xué)習(xí)可確保模型的預(yù)測和見解隨著時間的推移保持相關(guān)性。

人工智能模型中的偏見會導(dǎo)致結(jié)果偏差和不公平的決策。對GenAI模型進行嚴(yán)格的監(jiān)控和審計，對于識別和糾正偏見至關(guān)重要。在訓(xùn)練過程中采用偏見檢測算法和多樣化數(shù)據(jù)集等技術(shù)，有助于降低主觀結(jié)果的風(fēng)險。

支持AI模型的底層基礎(chǔ)設(shè)施必須不斷發(fā)展以適應(yīng)進步和改進。從優(yōu)越的基礎(chǔ)模型開始，應(yīng)適當(dāng)解決兼容性、性能增強和定期更新問題。

隨著對AI功能的需求不斷增長，擴展對于滿足不斷增加的工作量至關(guān)重要。擴展AI涉及擴展其處理更大數(shù)據(jù)集的能力、增加用戶交互以及擴大應(yīng)用范圍。擴展過程中的自動化可確保無縫高效地響應(yīng)AI系統(tǒng)不斷增長的需求。

另一個重要組成部分是開發(fā)工作流程和工具，定期評估和管理AI模型的性能。建議對檢索增強生成(RAG)流程進行自動化，以包括定期檢查偏差和持續(xù)學(xué)習(xí)更新。自動化可最大限度地減少人工干預(yù)，并確保采取主動方法來維護模型的完整性。

反饋和治理機制：強大的反饋和治理機制對于確保AI解決方案的彈性、準(zhǔn)確性和道德行為至關(guān)重要。圍繞提示輸入和允許的操作創(chuàng)建明確的護欄，可以設(shè)定道德界限，引導(dǎo)AI模型走向負責(zé)任的行為。集成精選的知識圖譜可以增加一層驗證，使響應(yīng)與既定事實和標(biāo)準(zhǔn)保持一致。

用戶反饋會形成一個迭代反饋循環(huán)，使人工智能系統(tǒng)能夠適應(yīng)并增強輸出。同時，系統(tǒng)操作的審計跟蹤可確保透明度和可追溯性，便于在出現(xiàn)偏差時進行法醫(yī)分析。在出現(xiàn)意外行為時主動發(fā)出警報可作為預(yù)警系統(tǒng)，允許迅速采取糾正措施。

這種反饋和治理框架的整體方法融入解決方案架構(gòu)后，不僅可以滿足法規(guī)要求，還可以促進迭代改進周期。

使用模板實現(xiàn)可重復(fù)性：成功的GenAI解決方案需要可重復(fù)執(zhí)行。這可以通過創(chuàng)建可定制的解決方案模板來實現(xiàn)，這些模板可以加速跨業(yè)務(wù)部門的交付。對于AI模型，它涉及模板化整個數(shù)據(jù)工程流程、AI調(diào)優(yōu)、測試平臺和服務(wù)。聊天機器人、語音轉(zhuǎn)文本、可視化和用戶登錄等輔助服務(wù)也可以有效地模板化。

通過正確的技術(shù)堆棧和自動化框架以及規(guī)范的工程，實現(xiàn)這種級別的模板化是可行的，從而提高了AI模型部署和管理的效率。

塑造未來之路

隨著大大小小的企業(yè)都在大力投資人工智能，以提高競爭力和生產(chǎn)力，利用人工智能變革力量的熱情不斷高漲。人工智能技術(shù)的指數(shù)級增長是不可否認(rèn)的，有望在數(shù)據(jù)驅(qū)動項目和企業(yè)DNA方面掀起一場革命。

然而，從數(shù)據(jù)到成功的AI、ML和數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型的過程非常復(fù)雜，存在多個失敗向量。盡管前景光明，但實際實施往往達不到預(yù)期。

人工智能是否只是炒作，還是我們的期望過高？答案在于認(rèn)識到人工智能項目所面臨的多方面挑戰(zhàn)，而不僅僅是技術(shù)方面的考慮。應(yīng)對這些挑戰(zhàn)需要采取細致入微的方法，承認(rèn)沒有一刀切的解決方案。雖然失敗是不可避免的，但這也是改進最佳實踐的寶貴教訓(xùn)。

當(dāng)企業(yè)涉足人工智能集成項目時，關(guān)鍵在于采取開放的態(tài)度來面對定義有效實施的多種復(fù)雜變量。

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