数据就绪：生成式AI发挥作用的关键前提

主要观点总结

本文主要探讨了生成式人工智能（AI）在企业中的应用及数据准备的重要性。文章提到了企业在应用生成式AI时面临的关键问题和挑战，包括数据准备、数据质量、数据源整合、非结构化数据的潜力、合成数据的应用、生成式AI对数据的解锁作用以及数据风险等方面。

关键观点总结

关键观点1: 数据准备是解锁AI潜力的关键

企业内部专有数据对于企业在生成式AI时代具有竞争优势，整合历史数据和实时信息可以优化决策流程，降低风险并创造额外价值。

关键观点2: 非结构化数据蕴含巨大潜力

非结构化数据包括文本、图像、音频和视频等，对于生成式AI处理这些数据特别擅长，可以转化为实际业务价值。

关键观点3: 合成数据解决现实世界中的数据不足问题

合成数据用于训练AI模型，可以解决真实数据不足的问题，同时避免高成本和法律道德风险。

关键观点4: 生成式AI解锁数据新关联

生成式AI可以促进跨功能数据的使用，打破信息孤岛，实现端到端的业务流程。

关键观点5: 生成式AI加速数据风险

企业在应用生成式AI时需要注意新型数据类型、数据安全挑战以及攻击方式的增多等问题。

文章预览

随着生成式人工智能（Generative AI）的兴起，企业正站在全新的技术前沿。AI不仅改变了我们处理数据的方式，也为业务创新提供了无限可能。但在拥抱未来之前，我们首先需要回答一个关键问题：我的数据准备好了吗？ 数据准备是解锁AI潜力的钥匙，但也是堵点所在，有近一半（47%）的CXO将其定义为企业应用生成式AI的最大障碍。随着AI技术的飞速发展，对数据量和种类的需求正在发生变化。在这条日趋复杂的数据准备之路上，我们需要找到正确的方向，以在这场数据革命中取得领先。 点击视频，解锁“埃森哲小课堂：什么是数据” 根据埃森哲1000多个生成式AI的项目经验，我们识别出生成式AI时代企业必需掌握的六大关键事项。 01 专有数据奠定企业竞争优势 公司内部生成的专有数据（如客户信息、产品细节、运营流程）是企业竞争优势的核心。 ………………………………