將人工智能 (AI) 融入工業(yè)領域需要務實的轉(zhuǎn)變，強調(diào)強大的數(shù)據(jù)基礎設施而非生成技術。

隨著人工智能的采用加速到 2025 年，專注于可擴展、適應性強的解決方案而非生成人工智能 (GenAI) 將成為關鍵。關鍵要素將包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、治理和實際用例應用。Qlik 的分析師在數(shù)據(jù)和人工智能領域享有盛譽，他們認為，要充分發(fā)揮人工智能的潛力，企業(yè)需要投資于高質(zhì)量的實時數(shù)據(jù)，并開發(fā)允許跨不同生態(tài)系統(tǒng)無縫集成的開放平臺。

大型語言模型 (LLM) 雖然在數(shù)據(jù)提取方面具有影響力，但仍存在差距，因為組織經(jīng)常忽視充分利用自己的非結構化數(shù)據(jù)集。Qlik 的分析和人工智能首席技術官 Charlie Farah 表示：“信任和數(shù)據(jù)質(zhì)量將決定人工智能在 2025 年的成功。能夠?qū)崿F(xiàn)直觀數(shù)據(jù)交互的解決方案（例如使用自然語言查詢數(shù)據(jù)集）將獲得關注，因為它們滿足了對可用性和可信度的日益增長的需求。人工智能在 2025 年的真正價值將來自于它能夠幫助企業(yè)負責任地運營其數(shù)據(jù)，在創(chuàng)新與控制、安全性和合規(guī)性之間取得平衡。”

根據(jù)對 2025 年的預測，專有業(yè)務數(shù)據(jù)將成為推動先進 AI 成果的核心組成部分。隨著 AI 模型達到其性能極限，利用業(yè)務數(shù)據(jù)將成為提高 AI 效率和在行業(yè)中獲得競爭優(yōu)勢的關鍵。

Qlik 的 ANZ 地區(qū)經(jīng)理 Mark Fazackerley 解釋說：“業(yè)務數(shù)據(jù)是推動 AI 向前發(fā)展的燃料，但它不是普通數(shù)據(jù)——它是專有、實時且集成良好的數(shù)據(jù)，是領導者與其他數(shù)據(jù)的區(qū)別所在。依賴基礎模型性能的收益已不再有效。當今最聰明的公司正在直接從數(shù)十個來源匯集專有數(shù)據(jù)，以產(chǎn)生即時影響。”

能夠以最少的人為干預進行自主操作的代理人工智能的興起標志著商業(yè)技術的重大發(fā)展。為了有效地利用代理人工智能，Qlik專家建議部署開放、不可知的平臺，超越專有系統(tǒng)的限制，這可能會阻礙創(chuàng)新。這些平臺確保了持續(xù)的數(shù)據(jù)流，并鼓勵有凝聚力的人工智能功能。

Charlie Farah表示：“人工智能的成功來自于跨云平臺無縫集成并確保持續(xù)數(shù)據(jù)流的系統(tǒng)。封閉的生態(tài)系統(tǒng)限制了創(chuàng)新，并將公司鎖定在過時的技術中。與AWS、Snowflake和Databricks等環(huán)境集成的不可知論平臺可以防止碎片化，使人工智能能夠作為一個有凝聚力、自適應的單元發(fā)揮作用。”

對數(shù)據(jù)在人工智能中的作用和治理的強調(diào)突顯了行業(yè)環(huán)境中向更明智、更負責任的人工智能戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)變。它強調(diào)，整合專有數(shù)據(jù)和開放系統(tǒng)的精選解決方案將被證明是有利的。