Umfrage zeigt, dass KI großen Einfluss auf die Datenkultur hat
Obwohl 2023 als das Jahr der GenAI gilt, hat die weit verbreitete Akzeptanzrate der Technologie die Erwartungen nicht erfüllt. Die meisten Organisationen investieren weiterhin in GenAI, haben jedoch noch keine klaren und materiellen Erträge erzielt. Dennoch hat der GenAI-Hype erhebliche Auswirkungen auf die Daten- und Analysekultur von Unternehmen.
Wavestone enthüllt in seiner neu veröffentlichten Data and Artificial Intelligence Leadership Executive Survey die Auswirkungen von GenAI auf die datengesteuerten wichtigen Entdeckungen von Unternehmen. An der Umfrage nahmen Führungskräfte mehrerer Fortune-1000-Unternehmen teil, darunter auch diejenigen, die den Titel Chief Data and Analytics Officer (CDAO) oder Chief Data Officer (CDO) innehaben.
Die Forschung von Wavestone zeigt, dass viele Unternehmen aktiv die GenAI-Technologie erforschen und entwickeln, was einen wichtigen Einfluss auf die Ansichten der Führungskräfte zu Daten, Analysen und künstlicher Intelligenz hat.
In einem Vorwort zur diesjährigen Studie bemerkten Randy Bean, Innovation Fellow bei Wavestone, Gründer von NewVantage Partners, und Thomas H. Davenport, Autor von Competing on Analytics: „Seit Beginn der Umfrage scheint generative KI auf dem Vormarsch zu sein „Wavestone ist ein engagiertes Business- und Digitalberatungsunternehmen, das Unternehmen bei der digitalen Transformation entscheidend unterstützt. Das Unternehmen ist für seine Führungsrolle im Bereich Daten und künstliche Intelligenz bekannt und seine Führungskräfteumfrage gilt weithin als eine der am längsten laufenden laufenden Umfragen unter den Fortune 1000 und den weltweit führenden Daten-, Analyse- und künstlichen Intelligenzunternehmen.
In früheren Wavestone-Umfragen berichteten Unternehmen über einen Rückgang der Daten- und Analysekultur. Bis 2024 ist jedoch der Anteil der Datenführer, die sagen, dass ihre Unternehmen „eine Daten- und Analysekultur etabliert“ haben, von 21 % auf 43 % gestiegen. Diese bedeutende Änderung stellt den größten Fortschritt in der Ermittlungsgeschichte des Unternehmens dar.
Die einzige große Veränderung zwischen den Umfragen 2023 und 2024 ist das Aufkommen von GenAI, das möglicherweise für den sprunghaften Anstieg der positiven Reaktionen auf die Datenkultur verantwortlich ist.
Der Rückgang der Daten- und Analysekultur in den letzten Jahren ist größtenteils darauf zurückzuführen, dass es nicht gelungen ist, eine Datenkultur aufzubauen und sich mehr auf Technologieinvestitionen als auf Kultur zu konzentrieren. Aber heute ändert sich das, da Datenführer den Wert der Kultur erkennen und beginnen, Erträge aus ihren Investitionen in die Datenkultur zu sehen.
Laut dieser Umfrage ist einer der am meisten erwarteten Vorteile des Einsatzes von GenAI die Steigerung der persönlichen Produktivität. Dieser Einsatz von Daten und künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz könnte ein wesentlicher Treiber für den kulturellen Wandel sein. Die Popularität von GenAI lässt die Menschen auch glauben, dass die digitale Transformation machbarer ist, und die Begeisterung und der Optimismus der Datenverantwortlichen für GenAI verbreiten sich im gesamten Unternehmen.
Die Umfrageergebnisse zeigen auch, dass sich Datenverantwortliche auch der Herausforderungen und Risiken bewusst sind, die GenAI mit sich bringt. Sie verstehen, dass Schutzmaßnahmen und Leitplanken erforderlich sind, um den Einsatz von GenAI zu regeln. Mehr als drei Fünftel (63 %) der Befragten gaben an, dass ihre Organisationen über Mechanismen verfügen, um den Einsatz von GenAI zu verwalten.
Es besteht auch die Gefahr, dass, wenn GenAI einen „Hype-Zyklus“ durchläuft, wie Gartner vorhersagt, wir möglicherweise einen „Tiefpunkt der Ernüchterung“ erleben. Dies bedeutet, dass die positiven Auswirkungen auf die Datenkultur möglicherweise nachlassen.
Um sicherzustellen, dass diese Dynamik nicht nachlässt, müssen Organisationen weiterhin auf individueller Ebene mit GenAI experimentieren. Diese Unternehmen müssen außerdem sicherstellen, dass sie Experimente auf Organisationsebene durchführen, um herauszufinden, wie sie GenAI am besten nutzen können.
Bild Um einen nachhaltigeren kulturellen Wandel zu erreichen, müssen Unternehmen GenAI-Systeme schnell in den Produktionseinsatz überführen. Die Umfrage von Wavestone zeigt, dass nur 5 % der GenAI-Projekte die Produktionsphase erreicht haben. Ein weiterer wichtiger Schritt ist die GenAI-Schulung und -Schulung für Mitarbeiter auf allen Ebenen, um ein tiefes Verständnis dafür zu entwickeln, wie sie den größtmöglichen Nutzen aus der Technologie ziehen können.
Es gibt noch viel zu tun. Wenn Unternehmen jedoch einige dieser Ziele erreichen können, können wir davon ausgehen, dass KI dramatischere und dauerhaftere Veränderungen in der Datenkultur bewirken wird.
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Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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