AI搭載PIMに関するリーダー向けガイド
調査によると、すでにエージェンティックAIを導入している、または今後1年以内に導入を予定している企業は、全体の約80％に上ります。その一方で、データ担当責任者の90％が、データの信頼性に関する未解決の問題が、新たなAIパイロットの障壁になっていると指摘しています。粗悪なデータ品質や不完全なデータリネージ、断片化したコントロールは、AIへの投資が成果を生み出す前から、投資をリスクにさらす要因になります。
貴社のチームがガバナンスについて今日行う意思決定は、今後数年にわたりAIプログラムのパフォーマンスを左右します。マルチクラウド環境やハイブリッド環境でAIを大規模に運用する組織向けに構築された、ポリシーを実務に落とし込む4ステップのフレームワークをご確認ください。
この電子ブックでは、以下を構築する方法を学ぶことができます。
- エンドツーエンドのデータリネージを備えた、データおよびAI資産を一元化したインベントリ
- 権限のあるAIモデルのみに機密データを制限する、自動アクセスコントロール
- 本番環境に影響が及ぶ前にデータ品質のドリフトを検知するリアルタイムモニタリング
