魔法打敗魔法，AI數據需要AI解決方案

根據Kompprise委託進行的「非結構化資料管理狀況」調查顯示，人工智慧已成為IT和商業領袖所面臨的主要資料管理挑戰

#根據研究結果顯示，大部分公司都允許員工使用生成型人工智慧技術，但有三分之二的公司（66%）對其可能帶來的資料治理風險表示擔憂，其中包括隱私、安全性以及供應商解決方案中缺乏資料來源透明度

這項由資料管理供應商Kompprise委託進行的「非結構化資料管理狀況」調查收集了美國和英國擁有1000多名員工的公司的300名企業存儲IT和業務決策者的回覆。

儘管只有10%的組織禁止員工使用產生人工智慧，但大多數組織都擔心輸出結果的道德性、偏見性或不準確性，以及公司資料外洩到供應商的人工智慧系統中

為了應對這些挑戰，同時也從人工智慧中尋找競爭優勢，研究發現，40%的領導者正在採取多管齊下的方法來降低人工智慧中非結構化資料的風險，包括儲存、資料管理和安全工具，以及使用內部工作小組來監督人工智慧的使用。

領導者面臨的最大非結構化資料管理挑戰是「在不干擾用戶和應用程式的情況下行動數據」（47%），但緊隨其後的是「為人工智慧和雲端服務做準備」（46%）。

「生成式人工智慧對資料治理和保護提出了新的問題，」 NAND Research首席分析師Steve McDowell表示，「研究顯示，IT領導者正在努力在快速推出生成式人工智慧解決方案的同時，負責平衡企業資料的保護，但這是一個困難的挑戰，需要採用智慧工具。” 重寫的內容：Steve McDowell，NAND Research首席分析師，指出生成式人工智慧對資料治理和保護提出了新的問題。研究顯示，IT領導者正努力在迅速推出生成式人工智慧解決方案的同時，平衡企業資料的保護責任，但這是一個困難的挑戰，需要採用智慧工具

「IT領導者正在將重點轉移到利用生成性人工智慧解決方案上，但他們希望在這樣做時有所限制，」Kompprise 執行長Kumar Goswami 補充道，「人工智慧的數據治理需要正確的數據管理策略，包括跨數據儲存孤島的可見性、資料來源的透明度、高效能的資料移動性和安全性的資料存取。」

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