GenAI：重新定義數據驅動的轉型

规范的数据工程方法是有效的GenAI策略的基础，这是实现数据驱动转型的必要条件。

每年，世界经济论坛都是各领域思想领袖的聚集地，在这里，他们探讨当今世界及未来的关键议题。今年，人工智能成为论坛的焦点，引起了全球各界决策者的广泛关注。

过去的一年见证了人工智能进入主流视野，而生成式人工智能(GenAI)的影响力和威力可见一斑。如今，不仅是技术领导者，各行各业的人们都意识到，人工智能能够从根本上改变我们生活的世界，从技能、工资和工作到流程、生产力、法规和治理。

GenAI驱动的转型

GenAI的影响已经深入到数据处理、人类流程和消费者体验领域，开启了商业影响的全新时代。GenAI所支持的计划已经取得了显著的业务成果，对组织、消费者和生态系统都产生了全面的影响。它鼓励组织进行实验，使创新和适应性成为取得成功的关键驱动力。

据PWC预测，到2030年，人工智能技术将为全球经济注入15.7万亿美元的价值。这也是为何各种规模的企业都在积极推动人工智能项目，并在各自的领域内探索和应用这项技术的价值。Goldman Sachs估计，到2025年，全球对人工智能驱动项目的投资将达到2000亿美元。这表明人工智能作为未来发展的核心驱动力，吸引着越来越多的投资和关注。随着技术的不断进步和应用范围的扩大，人工智能将继续在各个领域展现出惊人的潜力，并为全球经济带来深远的影响。

新兴的创业企业以及传统企业都在进行转型，纷纷采用数据驱动的方法。它们正在积极利用GenAI技术来推动这一转型，以提升现有数据资产的价值。通过GenAI驱动的分析，企业能够从结构化或非结构化数据中提取有价值的信息，从而加强决策过程。这种方法不仅有助于企业更好地理解市场趋势和客户需求，还能帮助它们更加灵活地应对竞争激烈的商业环境。通过充分利用数据驱动的方法，企业能够更具竞争力地实现创新和增长，为未来的发展奠定坚实基础。

本文深入研究了人工智能驱动的项目的复杂性，揭示了其中的挑战和陷阱，为这场未知的变革之旅提供了成功的指南。

GenAI的挑战与陷阱

虽然投入人工智能主导的数据项目的资金巨大，但研究表明，放弃和失败的情况非常普遍。根据Gartner的数据，高达85%的人工智能项目由于数据偏差、算法不完善或团队技术不足等多种原因而产生错误结果。

因此，详细说明以GenAI为中心的任何数据到结果之旅成功的关键基础要素至关重要：

数据资产发现：尽管数据是最丰富的资源，但组织内的数据往往利用率很低。团队经常匆忙投入GenAI问题解决，而没有对相关数据资产进行尽职调查。确保数据资产是最新、高质量、功能丰富且易于发现至关重要。

資料副本過多，加上元資料管理系統不完善，是常見的問題。強大的元資料管理，對於將資料資產緊密結合在一起至關重要。

管理擁有成本：雖然實驗是利用GenAI的一個基本面，但忽略實驗的可重複性和忽略平台方法可能會導致更高的成本和預算洩漏。

鼓勵重複使用成功實驗和模組化解決方案的策略方法，對於成本效益至關重要。

資料安全與智慧財產權外洩保護：對GenAI計畫來說，AI資產的所有權和保護至關重要。資料安全和智慧財產權外洩問題，尤其是廢棄項目，需要採取嚴格措施。

在防火牆或隔離系統中，建立安全環境是一項具有挑戰性但不可或缺的目標。確保AI資料的安全可用性，還需要在GenAI管道的前端採取主動措施。資料清理、匿名化和品質控制是保持結果完整性的關鍵組成部分。

過渡到生產級系統：雖然啟動和創建價值證明可能很簡單，但在生產環境中推出GenAI應用卻很複雜。制定全面的解決方案藍圖是成功過渡的關鍵。結構化方法對於有效更新、管理和協調各種下游系統之間的自動化至關重要，這些系統依賴GenAI平台產生的見解。

正確進行資料工程

規範的資料工程方法是有效的GenAI驅動轉型專案的基礎。高品質的資料資產、適當的處理框架和熟練的資源，是正確訓練系統並產生有效結果的關鍵要素。

資料工程基礎：第一步是做出正確的架構選擇，以促進跨不同格式和擷取機制的高效資料處理。支援半結構化和結構化資料的儲存、檢索和提取對於優化訓練、增強和檢索過程是必要的。

將向量資料庫用於AI專案可能具有戰術優勢。向量資料庫透過語意豐富數據，提供了一種將資訊情境化的高級方法，從而增強了可解釋性。這還可以提高搜尋精度和模型整合。

選擇以平台為導向的方法來整合資料工程中的各種元素，比使用孤立的IT團隊來解決特定問題要好得多。此外，跨職能團隊在共同平台上共同工作可以增強技能傳播和敏捷性;事實證明，零程式碼資料工程方法比基礎工程方法更有效。

資產管理和元資料完整性：精心策劃的元資料儲存和自動化資料管道是解決方案藍圖不可或缺的組成部分。對企業資料倉儲的查詢應產生最新的結果，這需要準確地對應到資料儲存中的元資料。維持資料資產的準確性，需要持續關注最新的元資料、資料品質、架構變更和資料特徵。

保持AI最新狀態：實作持續學習機制，可讓GenAI模型隨時了解其遇到的資料中的新資訊、模式和細微差別。這種自適應學習可確保模型的預測和見解隨著時間的推移保持相關性。

人工智慧模型中的偏見會導致結果偏差和不公平的決策。對GenAI模型進行嚴格的監控和審計，對於識別和糾正偏見至關重要。在訓練過程中採用偏見檢測演算法和多樣化資料集等技術，有助於降低主觀結果的風險。

支持AI模型的底層基礎設施必須不斷發展以適應進步和改進。從優越的基礎模型開始，應適當解決相容性、效能增強和定期更新問題。

隨著對AI功能的需求不斷增長，擴展對於滿足不斷增加的工作量至關重要。擴展AI涉及擴展其處理更大數據集的能力、增加用戶互動以及擴大應用範圍。擴展過程中的自動化可確保無縫且有效率地回應AI系統不斷增長的需求。

另一個重要組成部分是開發工作流程和工具，定期評估和管理AI模型的效能。建議對檢索增強生成(RAG)流程進行自動化，以包括定期檢查偏差和持續學習更新。自動化可最大限度地減少人工幹預，並確保採取主動方法來維護模型的完整性。

回饋和治理機制：強大的回饋和治理機制對於確保AI解決方案的彈性、準確性和道德行為至關重要。圍繞提示輸入和允許的操作創建明確的護欄，可以設定道德界限，引導AI模型走向負責任的行為。整合精選的知識圖譜可以增加一層驗證，使回應與既定事實和標準保持一致。

使用者回饋會形成一個迭代回饋循環，使人工智慧系統能夠適應並增強輸出。同時，系統操作的審計追蹤可確保透明度和可追溯性，以便在出現偏差時進行法醫分析。在出現意外行為時主動發出警報可作為預警系統，允許迅速採取糾正措施。

這種回饋和治理框架的整體方法融入解決方案架構後，不僅可以滿足法規要求，還可以促進迭代改進週期。

使用範本實現可重複性：成功的GenAI解決方案需要可重複執行。這可以透過建立可自訂的解決方案範本來實現，這些範本可以加速跨業務部門的交付。對於AI模型，它涉及模板化整個資料工程流程、AI調優、測試平台和服務。聊天機器人、語音轉文字、視覺化和使用者登入等輔助服務也可以有效地模板化。

透過正確的技術堆疊和自動化框架以及規範的工程，實現這種層級的模板化是可行的，從而提高了AI模型部署和管理的效率。

塑造未來之路

隨著大大小小的企業都在大力投資人工智慧，以提高競爭力和生產力，利用人工智慧變革力量的熱情不斷高漲。人工智慧技術的指數級成長是不可否認的，有望在數據驅動項目和企業DNA方面掀起一場革命。

然而，從資料到成功的AI、ML和資料驅動轉型的過程非常複雜，存在多個失敗向量。儘管前景光明，但實際實施往往達不到預期。

人工智慧是否只是炒作，還是我們的期望過高?答案在於認識到人工智慧專案所面臨的多方面挑戰，而不僅僅是技術方面的考慮。應對這些挑戰需要採取細緻的方法，承認沒有一刀切的解決方案。雖然失敗是不可避免的，但這也是改進最佳實踐的寶貴教訓。

當企業涉足人工智慧整合專案時，關鍵在於採取開放的態度來面對定義有效實施的多種複雜變數。

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