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AI Ready Data Governance
AI Ready Data Governance
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实体AI需要新的企业数据战略以支持实时运营
企业正在努力调整其数据战略以适应实体AI的兴起，实体AI在车辆和仓库等现实环境中运行。与处理基于屏幕数据的数字AI不同，实体AI需要实时决策能力、强大的机器操作治理以及包含物理和模拟数据的全面数据基础。为应对这些挑战，组织需要为持续的实时行动重建数据架构，并实施数据治理飞轮，以迭代改进模拟和模型行为。
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AI 代理需要新的数据治理规则以进行自主行动
随着 AI 代理在企业内部日益自主地执行任务，现有的数据治理框架已被证明不足。这些遗留规则是为人类决策设计的，缺乏管理自主代理行为所需的粒度。组织必须更新其数据策略，不仅要规定谁可以访问数据，还要规定 AI 代理如何合法地使用数据，以避免风险并确保适当的审计。
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AI的进步使得新一代“模拟企业”能够进行业务测试
数字孪生旨在创建物理资产的虚拟副本以进行预测性分析，最初因侧重于单个组件而非互联的业务流程而失败。近期AI的进步，特别是在自主性提升、生成模型提供更好的数据输入以及能够处理非结构化数据以理解上下文和行为的LLM方面，正在开启一个“模拟企业”的新时代。这些组织将利用合成环境在实施前对决策进行压力测试，例如百事公司使用AI代理模拟供应链升级，从而显著提高了吞吐量并降低了资本支出。