最近，麻省理工学院的研究成果被《财富》等媒体报道。研究显示了一个令人震惊的数据：95%的企业在开展与生成式人工智能相关的项目时，都无法实现预期的投资回报。尽管投入了数十亿美元，但大多数企业最终只能面临项目停滞、工作效率低下且无法带来实际商业效益的局面。
为什么会这样呢？更重要的是，你的企业该如何避免陷入那95%的行列呢？正如麻省理工学院的研究所指出的，企业要如何“跨越生成式人工智能带来的障碍”，从而跻身那5%能够实现显著投资回报的企业之中呢？简而言之：数据就是关键。
麻省理工学院的研究结果表明：生成式人工智能难以取得成功的主要障碍在于模型无法有效学习。这其实是一个与数据相关的问题。各企业面临的主要难题是：
静态的、相互孤立的数据源
人工智能模型的性能取决于其所处理的数据质量。然而，大多数应用场景中使用的数据都是静态的、孤立的，或者来自不完整的数据集。如果没有实时、全面的数据来源，人工智能就无法理解数据的背景信息，也就无法有效地进行学习。
缺乏可靠、可追溯的数据
企业级人工智能应用需要使用一致、可解释且符合规范的信息。然而，数据来源的追溯性、访问控制机制以及数据的清晰度往往都无法得到保障——这就导致生成的结果不可靠，无法用于那些对业务至关重要的场景中。
无法与现有的运营流程相整合
如果人工智能不能与实际的业务流程相适应，那么它就无法发挥作用。那些没有与销售、财务或其他运营流程相关的背景信息的数据，无法被相关人员理解，从而限制了人工智能的广泛应用。那些负责销售、财务或其它运营流程的人士无法理解这些数据，这就阻碍了人工智能的运用。
无法随着时间推移进行学习与适应
大多数系统都无法记住用户的使用习惯，也无法根据反馈进行改进。用户不得不反复输入相同的指令和数据，而信任感也随之逐渐丧失。没有记忆功能的人工智能，其实毫无实用价值。
从根本上来说，这些属于数据相关的问题，而非人工智能领域的问题。
Denodo如何帮助各组织跨越障碍/突破瓶颈
Denodo平台正是为了解决这些难题而设计的。它通过提供逻辑数据管理功能，帮助各组织能够将准确、实时、经过妥善管理且具有上下文相关性的数据提供给人工智能系统及其用户。具体实现方式如下：
实现跨不同系统的数据实时、联合访问
Denodo能够将数据仓库、数据湖、旧有系统、SaaS应用、API等多种数据源连接起来，从而避免不必要的数据重复存储。人工智能代理和模型可以实时获取最新的企业数据。
值得信赖的、受良好管理的基础设施
凭借强大的元数据管理功能、完善的追溯机制、严格的访问控制以及有效的政策执行能力，Denodo能够确保人工智能产生的结果具有可解释性、安全性，并符合各项监管要求。
商业语言中的语义抽象
Denodo提供了一种语义层,该语义层能够提供完整的业务背景信息，从而使人工智能系统能够生成与实际工作流程和用户期望相一致的洞察结果。
人工智能驱动的工作流程的适应性
Denodo支持基于元数据的检索与数据生成技术。在这种技术中，被索引的是元数据本身，而非数据内容。这样一来，系统能够实时判断出当前任务所需的最相关、最新的数据，然后从原始数据源中获取这些数据。其结果就是：人工智能能够持续学习并不断优化自己的性能，同时能够利用最适合当前情况的数据来处理各种复杂情况。
为什么这对投资回报率很重要
MIT的报告指出，只有5%的组织能够实现真正的成效，而大多数组织仍处于试点阶段。那些取得成功的组织之所以能脱颖而出，是因为它们能够将人工智能与具备学习能力、能够自我适应的系统相结合，从而将其融入到业务流程中。
Denodo已经为众多客户带来了显著的投资回报。来自各个行业的客户都采用了Denodo技术，这些行业包括金融服务领域，还有工业制造领域。这些客户都从Denodo技术中获得了实实在在的好处。
使用Denodo，您的生成式人工智能项目不仅能创造有价值的内容，还能带来实实在在的投资回报。
AI人工智能的全部潜力
如果你的生成式人工智能项目在扩展规模方面遇到了困难，你并不孤单——但你不必继续陷入那95%的失败者行列。通过解决导致人工智能项目失败的根本性数据问题，Denodo能够帮助企业跨越人工智能发展的障碍，实现人工智能的全部潜力。
准备好将人工智能投资转化为实际商业成果了吗？
