GenAI對企業具有變革性的力量，例如，營銷團隊使用GenAI大規模生成定制內容，客戶服務團隊與智能聊天機器人協同處理復雜查詢，產品開發團隊依靠這些算法構想新產品，此外，后臺辦公室也在使用GenAI來簡化操作并降低成本。

超過一半的消費者已經體驗過AI，然而，盡管關于AI將改變未來工作的宣傳鋪天蓋地，現實與投資回報率之間仍存在巨大的差距。Gartner最近的數據表明，幾乎一半負責實施AI的IT領導者在證明其實際商業價值時遇到了問題。

許多企業領導者正在學習的一個重要教訓是，算法固然重要，但它們的效用取決于可用的數據。許多公司錯失了巨大的財務機會，因為將其專有的非結構化數據與GenAI算法結合使用非常困難。非結構化數據——發票、合同、財務報告、內部維基、電子郵件、幻燈片和在業務過程中創建的所有其他內部知識——占企業數據的80%到90%。更重要的是，內部數據以每月63%的速度增長!這些數據可以用于多種應用。

? 客戶端領域的GenAI解決方案使客戶能夠輕松導航網站并獲得客戶支持。

? GenAI應用可以改善營銷內容的個性化，同時降低內容創建成本。

? GenAI工具正在增強人力資源自動化，加快手動招聘工作和員工流動處理時間。

? AI增強的供應鏈工具自動化流程，減少資源需求并提高周期時間，從而降低每張發票的成本。

? GenAI加速的審查使合規性更高效，減少了識別和解決問題所花費的時間。

? GenAI還被用于加快產品發現，使其更快速且更具成本效益。

然而，盡管ChatGPT已推出一年半之久，專有的非結構化數據仍未得到充分利用，原因很簡單：非結構化數據 notoriously 難以轉化為GenAI算法可用的格式。

開發GenAI應用的原型很簡單，但開發人員在從原型轉向生產時經常會遇到數據預處理和數據工程的挑戰。傳統的抽取-轉換-加載(ETL)工具不適用于不符合列和行格式的數據。

過去十年間，企業中的一個隱秘事實是，將任何企業的非結構化數據——尤其是PDF或幻燈片等自然語言數據——導入先進算法是極其困難的。準備專有數據的技術極其耗費人力且非常脆弱。如今，這是企業在采用GenAI技術時的一個關鍵瓶頸。盡管非結構化數據非常豐富，但最終，所有類型的非結構化數據都需要統一聚合、處理并集成到下游系統中。沒有必要的專業知識、合適的工具和以數據為中心的思維，這個關鍵步驟往往會陷入困境。幸運的是，數據管理和處理工具的格局正在迅速發展，使得克服與非結構化數據相關的障礙成為可能。

成功駕馭這一轉型需要公司采用以使非結構化數據適應GenAI為基礎的GenAI數據策略，他們需要投資于GenAI原生的預處理工具，并增強數據工程團隊的技能，使他們適應用Python而不是SQL，以及用向量數據庫和知識圖譜而不是數據湖的新時代。

企業中的AI開發仍處于初期階段，但Gartner分析師預測，到2027年全球AI軟件支出將膨脹至近3000億美元。企業需要時間來真正釋放這些算法所承諾的回報，但有一點是確定的：優質數據意味著優質AI，那些在數據策略上積極進取的公司將最有可能推動顯著的成本節約和收入增長。