エージェンティックAI時代のデータリーダー向け戦略ガイド
データおよびテクノロジーの先進企業がエージェンティックAI競争を繰り広げる中、次のような事実が明らかになっています。AIの信頼性は基盤となるデータの信頼性に左右されるという真実です。AI投資からのROIを最大化する上で、これを妨げている主な要因として、データ担当責任者の82％が「粗悪なデータ品質」を挙げており、「責任ある方法でAIを拡張する準備ができている」と述べた回答者は半数未満にとどまっています。課題は明確です。
データ品質が重要であることは、もはや問うまでもありません。焦点を当てるべきなのは、どのようにして優れたデータ品質を実現し、エージェンティックAIの価値を最大限に引き出すかという点です。
インフォマティカの最新ガイドでその方法を学ぶことができます。主な内容は次のとおりです。
- データ品質を再考して、エージェンティックAI時代に対応する方法
- 信頼性と拡張性に優れた、責任あるAIを実現する強力なデータ基盤を構築する方法
- インフォマティカソリューションを活用して、AI対応データとインテリジェントな自動化をデータエコシステム全体に組み込む方法
