要在人工智能领域取得领先，优化您的数据战略

在《代码领袖》播客首集中，Don Woodlock和Prashanth Chandrasekhar探讨了数据战略在AI开发中的关键作用。

良好的数据策略是AI成功的基础，定义了数据质量、治理和可访问性如何支持业务目标。

80-90%的数据为非结构化，AI能够帮助整理这些数据，创造新的产品或商业机会。

在实施AI之前，需确保数据清晰，以避免“垃圾进，垃圾出”的情况。

Woodlock强调在开始AI项目之前，需建立清晰的数据策略，确保基础设施到位。

医疗数据通常是非结构化的，数据标准化可以提高AI模型的准确性。

数据质量与AI模型同样重要，良好的知识库支持AI模型训练的改进。

在医疗等受监管行业中，人工审核AI输出至关重要，以防止潜在的伤害。

InterSystems将GenAI嵌入软件中，以改善临床用户体验，解决传统软件的不足。

成功的GenAI试点项目面临挑战，组织需将新技术与新工作方式结合。

建立信任是推广AI工具的关键，尤其是在医疗环境中。

良好的数据管理和治理可以加快流程，而不是减慢。

随着AI采用的增长，数据管理和治理的复杂性也在增加。

需要关注数据的准确性和团队的AI技能提升，以应对未来的挑战。

总结：建立清晰的数据集和知识库是利用AI机会的基础，需尽早行动。