数据红利：驱动生成式人工智能
💡
原文英文，约3800词，阅读约需14分钟。
📝
内容提要
数据是生成式人工智能的关键因素，CDO需要考虑数据保护和监管风险，建立数据工程人才，跟踪和干预生成式AI项目的进展，确保高质量的数据和合规共享数据。CDO需要优先考虑业务利益。
🎯
关键要点
- 数据是生成式人工智能的关键因素，CDO需要确保数据准备就绪。
- 生成式人工智能可能为经济带来2.6万亿到4.4万亿美元的年度收益。
- 72%的领先组织认为数据管理是阻碍AI应用扩展的主要挑战。
- CDO需要关注能够为业务创造最大价值的变化。
- CDO应明确数据的价值和所需数据，支持广泛的用例。
- 建立数据架构的特定能力，以支持非结构化数据。
- 确保数据生命周期的关键点，以保证数据质量。
- 保护敏感数据，并迅速应对新兴的监管风险。
- 建立数据工程人才，重点招聘数据工程师而非数据科学家。
- 利用生成式AI管理自身数据，提高数据价值链的效率。
- 严格跟踪生成式AI项目的进展，并快速干预以改善数据表现。
- CDO需要建立有效的KPI和运营KPI来跟踪进展。
- 数据治理程序应扩展以纳入生成式AI相关决策。
- 数据是生成式AI的核心燃料，CDO需利用数据引领业务。
➡️
