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，他们在这里探讨当今世界及其未来的最受关注问题。今年，人工智能成为每个论坛的焦点，并吸引了全球所有决策者的注意力。
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的影响渗透到数据处理、人类流程和消费者体验，开启了变革性商业影响的新时代。GenAI支持的计划已取得良好的业务成果，全面影响了组织、消费者和生态系统。它激励组织接受实验，使创新和适应性成为成功的关键驱动力。
PWC预测，到2030年，人工智能将为全球经济贡献15.7万亿美元。难怪大大小小的企业都在推动项目，在自己的领域内试验和吸收人工智能的价值。GoldmanSachs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。
从热门的新兴创业企业到传统企业，所有企业都在经历转型，采用数据驱动的方法。他们正在利用GenAI来促进这些转型，为其现有数据资产增加重大价值。通过从数据(可能是结构化或非结构化)中提取有价值的情报，GenAI驱动的分析可以增强决策过程。
以下探索深入探讨了由人工智能驱动的计划的复杂性，揭示了挑战和陷阱，并为这一未知的变革之旅提供了成功的蓝图。
GenAI的挑战与陷阱
尽管人工智能主导的数据项目投入巨大，但调查显示，放弃和失败率非常高。根据Gartner的数据，85%的人工智能项目由于数据偏差、算法不成熟或团队技能不足等多种原因而导致错误结果。
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。
数据副本过多，加上元数据管理系统不完善，是常见的问题。强大的元数据管理，对于将数据资产紧密结合在一起至关重要。
管理拥有成本：虽然实验是利用GenAI的一个基本方面，但忽视实验的可重复性和忽略平台方法可能会导致更高的成本和预算泄漏。
鼓励重复使用成功实验和模块化解决方案的战略方法，对于成本效益至关重要。
数据安全和知识产权泄露保护：对GenAI计划来说，AI资产的所有权和保护至关重要。数据安全和知识产权泄露问题，尤其是废弃项目，需要采取严格措施。
在防火墙或隔离系统中，创建安全环境是一项具有挑战性但必不可少的目标。确保AI数据的安全可用性，还需要在GenAI管道的前端采取主动措施。数据清理、匿名化和质量控制是保持结果完整性的关键组成部分。
过渡到生产级系统：虽然启动和创建价值证明可能很简单，但在生产环境中推出GenAI应用却很复杂。制定全面的解决方案蓝图是成功过渡的关键。结构化方法对于有效更新、管理和协调各种下游系统之间的自动化至关重要，这些系统依赖于GenAI平台生成的见解。
正确进行数据工程
规范的数据工程方法是有效的GenAI驱动转型项目的基础。高质量的数据资产、适当的处理框架和熟练的资源，是正确训练系统并产生有效结果的关键要素。
数据工程基础：第一步是做出正确的架构选择，以促进跨不同格式和获取机制的高效数据处理。支持半结构化和结构化数据的存储、检索和提取对于优化训练、增强和检索过程是必要的。
将矢量数据库用于AI项目可能具有战术优势。矢量数据库通过语义丰富数据，提供了一种将信息情境化的高级方法，从而增强了可解释性。这还可以提高搜索精度和模型集成。
选择以平台为导向的方法来整合数据工程中的各种元素，比使用孤立的IT团队来解决特定问题要好得多。此外，跨职能团队在共同平台上共同工作可以增强技能传播和敏捷性;事实证明，零代码数据工程方法比基础工程方法更有效。
资产管理和元数据完整性：精心策划的元数据存储和自动化数据管道是解决方案蓝图不可或缺的组成部分。对企业数据仓库的查询应产生最新的结果，这需要准确映射到数据存储中的元数据。保持数据资产的准确性，需要持续关注最新的元数据、数据质量、架构更改和数据特征。
保持AI最新状态：实施持续学习机制，可让GenAI模型随时了解其遇到的数据中的新信息、模式和细微差别。这种自适应学习可确保模型的预测和见解随着时间的推移保持相关性。
人工智能模型中的偏见会导致结果偏差和不公平的决策。对GenAI模型进行严格的监控和审计，对于识别和纠正偏见至关重要。在训练过程中采用偏见检测算法和多样化数据集等技术，有助于降低主观结果的风险。
支持AI模型的底层基础设施必须不断发展以适应进步和改进。从优越的基础模型开始，应适当解决兼容性、性能增强和定期更新问题。
随着对AI功能的需求不断增长，扩展对于满足不断增加的工作量至关重要。扩展AI涉及扩展其处理更大数据集的能力、增加用户交互以及扩大应用范围。扩展过程中的自动化可确保无缝高效地响应AI系统不断增长的需求。
另一个重要组成部分是开发工作流程和工具，定期评估和管理AI模型的性能。建议对检索增强生成(RAG)流程进行自动化，以包括定期检查偏差和持续学习更新。自动化可最大限度地减少人工干预，并确保采取主动方法来维护模型的完整性。
反馈和治理机制：强大的反馈和治理机制对于确保AI解决方案的弹性、准确性和道德行为至关重要。围绕提示输入和允许的操作创建明确的护栏，可以设定道德界限，引导AI模型走向负责任的行为。集成精选的知识图谱可以增加一层验证，使响应与既定事实和标准保持一致。
用户反馈会形成一个迭代反馈循环，使人工智能系统能够适应并增强输出。同时，系统操作的审计跟踪可确保透明度和可追溯性，便于在出现偏差时进行法医分析。在出现意外行为时主动发出警报可作为预警系统，允许迅速采取纠正措施。
这种反馈和治理框架的整体方法融入解决方案架构后，不仅可以满足法规要求，还可以促进迭代改进周期。
使用模板实现可重复性：成功的GenAI解决方案需要可重复执行。这可以通过创建可定制的解决方案模板来实现，这些模板可以加速跨业务部门的交付。对于AI模型，它涉及模板化整个数据工程流程、AI调优、测试平台和服务。聊天机器人、语音转文本、可视化和用户登录等辅助服务也可以有效地模板化。
通过正确的技术堆栈和自动化框架以及规范的工程，实现这种级别的模板化是可行的，从而提高了AI模型部署和管理的效率。
塑造未来之路
随着大大小小的企业都在大力投资人工智能，以提高竞争力和生产力，利用人工智能变革力量的热情不断高涨。人工智能技术的指数级增长是不可否认的，有望在数据驱动项目和企业DNA方面掀起一场革命。
然而，从数据到成功的AI、ML和数据驱动转型的过程非常复杂，存在多个失败向量。尽管前景光明，但实际实施往往达不到预期。
人工智能是否只是炒作，还是我们的期望过高?答案在于认识到人工智能项目所面临的多方面挑战，而不仅仅是技术方面的考虑。应对这些挑战需要采取细致入微的方法，承认没有一刀切的解决方案。虽然失败是不可避免的，但这也是改进最佳实践的宝贵教训。
当企业涉足人工智能集成项目时，关键在于采取开放的态度来面对定义有效实施的多种复杂变量。