人工智能（AI）的令人印象深刻潜力可以改变企业和更广泛社会的未来就像一台强大的引擎，能够将我们推向曾被认为无法到达的目的地。许多讨论都在描绘着AI处于前沿的未来。然而，这些讨论经常忽视的一个方面是强调输入到算法中的数据质量的重要性 – 这是这个变革性火车的燃料。
对于处理信息的AI来说，其效果可能会因为输入低质量数据而受损，进而影响生产力并产生可观的费用。此外，考虑到AI从过去行动中的学习能力，质量低劣的数据只会减缓其进化速度。
总部位于都灵的数据质量专业公司Irion就此问题发出警告。他们与米兰理工大学合作的研究显示，约有74%的公司由于基础数据质量低劣而无法利用AI技术。仅有20%公司意识到缺乏必要的数据质量并了解所涉及的财务风险。只有15%的中型企业被归类为“AI就绪”，而大公司的比例则翻倍至30%。
意大利皮埃蒙特地区的情况似乎略微乐观一些。”这个地区的公司在数据分析成熟度方面略高于全国平均水平”，来自大数据和商业观察员的高级研究员Irene Di Deo说道。”这里有36%的企业被认为是‘AI就绪的’，与西北地区的统计数据相吻合。”值得注意的是，围绕低级别数据的成本的认识正在随着这些数据资源的增加利用而膨胀，与此同时，影响34%的组织。
此外，皮埃蒙特地区显示出公司更倾向于进步的趋势，”与全国平均水平相比，这里有更高比例的企业在增加对数据管理服务和技术的投资”，Di Deo补充道。该地区在采用旨在增强数据质量的流程与技术方面稍微领先。尽管如此，该地区大多数公司才刚刚开始这一重要旅程。
在财务影响方面，这项研究将问题说得明明白白：低质量数据质量估计每年会给组织带来约1080万美元的损失。这些损失源于在数据清洗和修复上浪费的时间和资源、导致错误决策的有缺陷的分析，以及由于不可靠的估计导致的错失机会。”用正确的数据训练算法”，Irion的CEO Alberto Scavino建议道，”是将AI的热情转化为实实在在的收益的唯一途径”。
重要问题与回答：
1. 为什么数据质量对AI的成功至关重要？
数据质量对AI至关重要，因为算法依赖数据来学习和做出决策。低质量数据可能导致输出和预测的不准确，从而损害AI系统的有效性。
2. 在AI系统中使用低质量数据的后果是什么？
在AI系统中使用低质量数据可能导致时间和资源被浪费在数据清理和修复上、有缺陷的分析、错误的决策和失去机会。
3. 数据质量如何影响企业的财务方面？
低质量数据对企业有着显著的财务影响，由于与管理和纠正低质量数据相关的各种问题，这些问题使得组织每年平均损失1080万美元。
重要挑战或争议：
1. 数据获取性：
收集大量高质量数据可能具有挑战性，因为这经常涉及遵守隐私法规和确保道德的收集方法。
2. AI中的偏见：
由于AI系统从数据中学习，数据中存在的任何固有偏见可能导致这些偏见在AI的决策和建议中得以延续或放大。
3. 数据隐私和安全性：
确保数据质量还涉及保护数据免受侵犯和窃取，这引发了有关AI应用中数据管理的隐私和安全性的担忧。
4. 标注和标记：
高质量数据必须适当地标注和标记，才能使AI系统有效地使用。然而，这一过程可能耗费大量资源，并且容易出现人为错误。
优势与劣势：
高数据质量的优势：
– 提高AI预测和决策的准确性
– 增强AI训练过程的效率
– 提升竞争力和创新性
– 提供更好的客户洞察和服务个性化
低数据质量的劣势：
– 在数据矫正和清理上浪费资源
– 业务策略和决策的不准确
– 降低客户信任和满意度
– 可能通过AI增强系统性偏见
对于那些有兴趣了解人工智能如何改变企业以及数据质量在这一转变中的作用的人士，可以在以下网站找到关于这一主题的资源：
– IBM – 提供关于AI和分析的详尽信息。
– Gartner – 提供关于AI趋势的深入研究和分析。
– Forbes – 提供关于AI及其对商业和社会影响的各种文章。
请记住，虽然这些资源可能不会有专门的文章讨论此主题，但它们经常会讨论类似的主题，是进一步研究的绝佳起点。