Gartner：公司通过数据管理获取AI值的5个因素

本文引用：DeepSeek R1的推出加速了发电机人工智能领域中大型语言模型的营销和成多极化，并将未来的数据管理策略的重点集中在人工智能（AI）和数据的主权上。到2028年，Gartner预测，在现有的企业数据管理平台上将开发其在AI（Genal）中生成的商业应用中的80％，将实施和交付时间的复杂性降低了50％。到2028年，将通过管理数据的主权和多极AI的主权来寻求50％的IA数据管理工作，这些AI至少符合三个本地法规。图1。业务数据平台-AI金字塔DEPSEEK的价值使R1模型成为开源模型，大大降低了推理和培训成本，导致了大模式的转让。实际上，主要语言模型的价格有在启动DeepSeekr1之前的过去两年中，大幅下降。 “这些创新将产生成本和能耗的浪潮，进一步降低大型语言模型的价格并加速模型的商品化。这种战略运动不仅会使大型语言模型更加易于访问，而且还可以促进AI的全球演变。这将是AI成功的唯一竞争优势。” IA供应商的成极化提出了对各种组织的数据管理挑战，包括在阴影和偏见数据治理中对数据和合规性主权的最复杂要求。公司必须主动加强其数据管理策略，以减轻风险，并利用机会，提供人工智能发展的动力。模型提供商的多极化需要主权和更扎实，更合理的数据合规性管理。作为DEPSEEK的一家中国公司使用特定的培训数据来满足中国和周边市场的语言，文化和独家监管要求。这种方法建立了一个独特的“极点”，该方法区分了GPT-4和双子座，尤其是在法律，政治，文化和技术主义方面。其中大部分与数据有关。在世界范围内，这种多极化尤其不确定，引起了人们对政治环境中AI的治理和偏见的担忧。 “多极生态系统有助于打破垄断的控制，促进创新和韧性，但也需要与数据管理的系统框架和数据生态系统的供应商进行牢固的关联，从而确保了Soberanía数据的数据和数据要求的合规性”。大规模语言模型的知识来源的脱债变得越来越重要。一些开始参考如何替换未来Genai应用程序的大型语言模型的人DePseek R1的许可表明，上面使用的Genai应用程序与大型语言模型紧密结合。 R1，OpenAl和Google将于2月1日和2025年2月1日和5日启动其最新的大型语言模型，即O3 Mini和Gemini 2.0。慢慢的大规模语言模型dand是公司内部知识的来源。与IA相关的数据策略的集中管理将有助于减少知识孤岛，并随着AI计划的扩展而提高数据治理的效率。 "The use of a new AI and without supervision as a new normality in business operations has significantly reduced the cost of the inference of AI and the obstacles reduced to the interactions of commercial users with the data. Deepseek have led to employees management by using Deepseek applications, such as mobile devices and chatbots.R The execution time metadata (operating and social metadata) is an important way to keep their data management team at the forefront使用业务数据。 “为了应对这些挑战，DA读者优先考虑在平台上帮助生产和进口元数据的工具，允许进行更广泛的调整和优化。特别是，他们必须评估当前的数据管理能力，以承认交换元数据和执行时间元数据的标准。”它采用云实施以获取最佳数据：AI Depeeek平台可以在包括本地和个人计算机在内的各种基础架构中实施，以降低推理成本。但是，云数据生态系统提供了独特的好处，例如，以较低的成本和快速适应LNEW AI模型的能力尝试新的数据管理技术的机会。因此，当前的一般趋势仍然存在于Genai应用云的实施中。当公司考虑实施包括内部数据在内的慷慨的商业应用程序时，他们必须评估云实施和前提，以确定其需求的最佳重点。改进的数据管理团队中AI的数据和识字能力最大化推理模型中的DeepSeek R1将导致幻觉，但是它们的推理能力使人类可以以更透明，更有效的方式检查结果。这意味着，在关键的商业过程中，例如数值预测，代码和数据工程的开发，一般招聘将逐渐增加，但必须进行手动审查。为了准备这种变化，DA领导者应提高数据管理专家的技能水平，以使他们能够对推理模型中培训的培训。