規范的數據工程方法是有效的GenAI策略的基礎，這是實現數據驅動轉型的必要條件。

每年，世界經濟論壇都是各領域思想領袖的聚集地，他們在這里探討當今世界及其未來的最受關注問題。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，不僅是技術領導者，各行各業的人們都意識到，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、生產力、法規和治理。

GenAI驅動的轉型

GenAI的影響滲透到數據處理、人類流程和消費者體驗，開啟了變革性商業影響的新時代。GenAI支持的計劃已取得良好的業務成果，全面影響了組織、消費者和生態系統。它激勵組織接受實驗，使創新和適應性成為成功的關鍵驅動力。

PWC預測，到2030年，人工智能將為全球經濟貢獻15.7萬億美元。難怪大大小小的企業都在推動項目，在自己的領域內試驗和吸收人工智能的價值。GoldmanSachs估計，到2025年，全球對人工智能驅動項目的投資將達到2000億美元。

從熱門的新興創業企業到傳統企業，所有企業都在經歷轉型，采用數據驅動的方法。他們正在利用GenAI來促進這些轉型，為其現有數據資產增加重大價值。通過從數據(可能是結構化或非結構化)中提取有價值的情報，GenAI驅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動的計劃的復雜性，揭示了挑戰和陷阱，并為這一未知的變革之旅提供了成功的藍圖。

GenAI的挑戰與陷阱

盡管人工智能主導的數據項目投入巨大，但調查顯示，放棄和失敗率非常高。根據Gartner的數據，85%的人工智能項目由于數據偏差、算法不成熟或團隊技能不足等多種原因而導致錯誤結果。

因此，詳細說明以GenAI為中心的任何數據到結果之旅成功的關鍵基礎要素至關重要：

數據資產發現：盡管數據是最豐富的資源，但組織內的數據往往利用率很低。團隊經常匆忙投入GenAI問題解決，而沒有對相關數據資產進行盡職調查。確保數據資產是最新、高質量、功能豐富且易于發現至關重要。

數據副本過多，加上元數據管理系統不完善，是常見的問題。強大的元數據管理，對于將數據資產緊密結合在一起至關重要。

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性和忽略平臺方法可能會導致更高的成本和預算泄漏。

鼓勵重復使用成功實驗和模塊化解決方案的戰略方法，對于成本效益至關重要。

數據安全和知識產權泄露保護：對GenAI計劃來說，AI資產的所有權和保護至關重要。數據安全和知識產權泄露問題，尤其是廢棄項目，需要采取嚴格措施。

在防火墻或隔離系統中，創建安全環境是一項具有挑戰性但必不可少的目標。確保AI數據的安全可用性，還需要在GenAI管道的前端采取主動措施。數據清理、匿名化和質量控制是保持結果完整性的關鍵組成部分。

過渡到生產級系統：雖然啟動和創建價值證明可能很簡單，但在生產環境中推出GenAI應用卻很復雜。制定全面的解決方案藍圖是成功過渡的關鍵。結構化方法對于有效更新、管理和協調各種下游系統之間的自動化至關重要，這些系統依賴于GenAI平臺生成的見解。

正確進行數據工程

規范的數據工程方法是有效的GenAI驅動轉型項目的基礎。高質量的數據資產、適當的處理框架和熟練的資源，是正確訓練系統并產生有效結果的關鍵要素。

數據工程基礎：第一步是做出正確的架構選擇，以促進跨不同格式和獲取機制的高效數據處理。支持半結構化和結構化數據的存儲、檢索和提取對于優化訓練、增強和檢索過程是必要的。

將矢量數據庫用于AI項目可能具有戰術優勢。矢量數據庫通過語義豐富數據，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。

選擇以平臺為導向的方法來整合數據工程中的各種元素，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，零代碼數據工程方法比基礎工程方法更有效。

資產管理和元數據完整性：精心策劃的元數據存儲和自動化數據管道是解決方案藍圖不可或缺的組成部分。對企業數據倉庫的查詢應產生最新的結果，這需要準確映射到數據存儲中的元數據。保持數據資產的準確性，需要持續關注最新的元數據、數據質量、架構更改和數據特征。

保持AI最新狀態：實施持續學習機制，可讓GenAI模型隨時了解其遇到的數據中的新信息、模式和細微差別。這種自適應學習可確保模型的預測和見解隨著時間的推移保持相關性。

人工智能模型中的偏見會導致結果偏差和不公平的決策。對GenAI模型進行嚴格的監控和審計，對于識別和糾正偏見至關重要。在訓練過程中采用偏見檢測算法和多樣化數據集等技術，有助于降低主觀結果的風險。

支持AI模型的底層基礎設施必須不斷發展以適應進步和改進。從優越的基礎模型開始，應適當解決兼容性、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重要。擴展AI涉及擴展其處理更大數據集的能力、增加用戶交互以及擴大應用范圍。擴展過程中的自動化可確保無縫高效地響應AI系統不斷增長的需求。

另一個重要組成部分是開發工作流程和工具，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學習更新。自動化可最大限度地減少人工干預，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、準確性和道德行為至關重要。圍繞提示輸入和允許的操作創建明確的護欄，可以設定道德界限，引導AI模型走向負責任的行為。集成精選的知識圖譜可以增加一層驗證，使響應與既定事實和標準保持一致。

用戶反饋會形成一個迭代反饋循環，使人工智能系統能夠適應并增強輸出。同時，系統操作的審計跟蹤可確保透明度和可追溯性，便于在出現偏差時進行法醫分析。在出現意外行為時主動發出警報可作為預警系統，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后，不僅可以滿足法規要求，還可以促進迭代改進周期。

使用模板實現可重復性：成功的GenAI解決方案需要可重復執行。這可以通過創建可定制的解決方案模板來實現，這些模板可以加速跨業務部門的交付。對于AI模型，它涉及模板化整個數據工程流程、AI調優、測試平臺和服務。聊天機器人、語音轉文本、可視化和用戶登錄等輔助服務也可以有效地模板化。

通過正確的技術堆棧和自動化框架以及規范的工程，實現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都在大力投資人工智能，以提高競爭力和生產力，利用人工智能變革力量的熱情不斷高漲。人工智能技術的指數級增長是不可否認的，有望在數據驅動項目和企業DNA方面掀起一場革命。

然而，從數據到成功的AI、ML和數據驅動轉型的過程非常復雜，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?答案在于認識到人工智能項目所面臨的多方面挑戰，而不僅僅是技術方面的考慮。應對這些挑戰需要采取細致入微的方法，承認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。

當企業涉足人工智能集成項目時，關鍵在于采取開放的態度來面對定義有效實施的多種復雜變量。