生成式人工智能引發(fā)中國企業(yè)知識孤島挑戰(zhàn),現(xiàn)代化數(shù)智基建或成為潛在解決方案
2025年Gartner CIO和技術(shù)高管調(diào)研發(fā)現(xiàn),平均而言,參與調(diào)研的中國首席信息官(CIO)的IT預(yù)算預(yù)計(jì)將在2025年減少0.8%。雖然出現(xiàn)了前所未有的預(yù)算下滑,生成式人工智能(GenAI)仍然成為中國企業(yè)機(jī)構(gòu)的首要投資目標(biāo)。
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202502/467373.htm隨著GenAI用例逐漸從概念驗(yàn)證(PoC)納入日常業(yè)務(wù)流程,企業(yè)機(jī)構(gòu)對GenAI的價(jià)值主張也在發(fā)生變化,從最初僅重視展示價(jià)值,到現(xiàn)在不僅關(guān)注該技術(shù)提供的業(yè)務(wù)價(jià)值,還希望對其使用進(jìn)行治理。中國的數(shù)據(jù)和分析(D&A)領(lǐng)導(dǎo)者可通過以下一些方式參與GenAI治理。
在GenAI部署方法中,“自建”優(yōu)于“購買”
盡管構(gòu)建定制化GenAI應(yīng)用的工作量更大,并且交付時(shí)間更長,但與購買預(yù)構(gòu)建的GenAI應(yīng)用相比,前者為連接企業(yè)機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)和大語言模型(LLM)提供了更靈活的方法,包括:
● 允許企業(yè)機(jī)構(gòu)剝離和專門指定GenAI應(yīng)用的知識庫
● 提供更廣泛的實(shí)施和運(yùn)營技術(shù),如多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲、向量/圖/關(guān)鍵字搜索、提示語工程和用戶行為治理
隨著中國企業(yè)在生產(chǎn)過程中越來越多地使用GenAI,數(shù)據(jù)可復(fù)用性和技術(shù)可組合性等高級IT治理需求正在出現(xiàn),在復(fù)雜業(yè)務(wù)用例中尤其如此。這種情況也帶來了GenAI定制需求的增加。
數(shù)智基建正在成為GenAI知識源的主要選擇
為了快速驗(yàn)證業(yè)務(wù)價(jià)值,在概念驗(yàn)證階段,多數(shù)企業(yè)GenAI計(jì)劃會直接由業(yè)務(wù)線實(shí)施。這些GenAI應(yīng)用通常直接將大語言模型與相應(yīng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)連接,以盡量縮短開發(fā)時(shí)間。
但是,隨著應(yīng)用數(shù)量的增長,與“知識庫孤島”相關(guān)的數(shù)據(jù)治理問題發(fā)生概率也在增加。這些問題包括在多個(gè)GenAI應(yīng)用中使用的公司數(shù)據(jù)的可復(fù)用性和數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。
隨著企業(yè)GenAI應(yīng)用的持續(xù)擴(kuò)展,企業(yè)需要為它們建立專門的“數(shù)據(jù)倉庫”。在供應(yīng)商創(chuàng)新及其生態(tài)系統(tǒng)協(xié)作的推動下,當(dāng)今的現(xiàn)代數(shù)智基建(包括數(shù)據(jù)中臺、湖倉一體,或者邏輯數(shù)據(jù)倉庫(LDW))正快速增強(qiáng)其與GenAI技術(shù)兼容的功能。此類數(shù)智基建已成為GenAI應(yīng)用所需要的集中式知識源的一個(gè)重要選擇。
到2028年,80%的企業(yè)GenAI應(yīng)用將使用組織自有的數(shù)智基建(包括LDW/湖倉一體)作為其知識源,而目前這一比例還不到20%。
實(shí)現(xiàn)數(shù)智基建的現(xiàn)代化升級以支持規(guī)?;疓enAI
在過去10年中,大多數(shù)的數(shù)據(jù)中臺供應(yīng)商在提供產(chǎn)品的同時(shí),還提供相關(guān)的服務(wù),幫助客戶更有效地開發(fā)其D&A用例。這種全方位做法簡化了供應(yīng)商參與流程,明晰了責(zé)任,有助于處于數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型早期階段的中國企業(yè)展示D&A的價(jià)值。然而,近年來數(shù)據(jù)中臺概念往往未能實(shí)現(xiàn)其承諾的目標(biāo),使市場對其失去興趣。
導(dǎo)致數(shù)據(jù)中臺過時(shí)的關(guān)鍵因素不是其技術(shù)組件,而是其交付模式。該模式旨在以勞動密集型方式定制開源技術(shù),從而為所有D&A需求提供端到端能力。這一模式造成供應(yīng)商和客戶對于特定開源技術(shù)和定制代碼的依賴。
現(xiàn)代數(shù)智基建的關(guān)鍵差異化優(yōu)勢在于融入到包括AI供應(yīng)商、服務(wù)提供商和云服務(wù)提供商(CSP)的生態(tài)系統(tǒng)協(xié)作中,在云端聯(lián)合提供數(shù)據(jù)、分析和人工智能平臺功能。
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