本文探讨了IT行业在实施生成式AI项目时面临的数据管理挑战，强调数据质量和一致性的重要性，并提出企业应采取的最佳实践以提升数据管理效率。
IT行业面临AI引入挑战：数据管理和知识积累
许多IT领导者发现，现有的数据管理实践无法支持企业成功实施生成式AI（gen AI）项目。尽管许多公司已经完成了少数成功的AI试点项目，但将这些AI技术扩展到其他业务部分的努力往往以失败告终。
对于大多数CIO来说，“数据准备好”是一个巨大的挑战。他们需要为每个AI项目准备数据，但在大多数情况下，这些数据可能在不同的系统中分散存在，或者质量不达标、结构不合理，无法被AI模型有效利用。
数据质量问题
Eric Helmer（软件支持公司Rimini Street的首席技术官）指出：“生成式AI的核心是高质量的数据。这意味着数据必须具有质量和一致性，并且以适合AI模型和目标应用的形式组织起来。”现有的传统IT硬件和软件无法满足这一需求，因为这些系统往往分散、不一致。
如果一个IT领导者发现企业数据存在质量问题，可能会面临以下问题：
- 数据在不同系统中不一致。
- 数据可能被错误地清洗或整理，导致后续分析和建模出现问题。
Jason Hardy（Hitachi Vantara的AI首席技术官）表示：“为了成功实施生成式AI，企业需要建立一套数据管道。这些管道将确保企业能够定期训练模型，并利用企业特定信息。”如果大多数组织尚未采用这种数据管理策略，他们可能会面临以下问题：
- 数据无法满足AI的需求。
- 新增的AI项目需要整合新的企业信息。
传统IT与AI融合的挑战
Beatriz Sanz Sáiz（EY全球生成式AI行业负责人）指出：“生成式AI的成功离不开数据的质量和一致性。如果一个组织还没有准备好支持生成式AI的数据管理实践，他们可能会面临以下问题：
- 数据质量不达标。
- 数据结构不符合AI模型的需求。
Eric Helmer补充道：“传统IT和AI结合的挑战在于，传统的数据管理和基础设施无法满足日益增长的AI需求。”例如，生成式AI需要企业建立一个统一的数据基础设施，以便AI系统能够访问和分析分散在不同系统中的数据。
数据管理的未来
Jason Hardy指出：“生成式AI为数据管理带来了新的机遇。通过使用生成式AI来生成合成数据、分析现有数据的质量，并提高数据质量，可以显著提升数据管理的效率。”例如，生成式AI可以用于识别数据集中异常值，并填充缺失数据。
此外，生成式AI还可以帮助企业建立一个统一的数据基础设施。通过使用生成式AI和元数据（ metadata），企业可以在不同系统之间实现数据的一致性。
总结
要成功实施生成式AI，企业需要采取以下三步行动：
1. 建立数据管理的最佳实践：确保数据质量、结构和一致性。
2. 利用AI提升数据质量：通过生成式AI和其他AI技术来优化数据。
3. 建立知识管理系统：将知识融入数据基础设施中，以提高AI的性能。
只有这样，企业才能真正实现数据驱动的创新，并在竞争激烈的市场中获得优势。
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