据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：随着人工智能（AI）技术在工业领域的飞速发展，专家们强调，优质数据和数据治理的重要性将超越生成性技术。预计到2025年，企业在采用 AI 时，需更加注重灵活且可扩展的解决方案，而不是单纯依赖于生成性 AI（GenAI）。
根据Qlik公司的分析师，发挥 AI 潜力的核心在于企业要大力投资于高质量、实时的数据，并构建开放平台，以实现不同生态系统之间的无缝集成。虽然大型语言模型（LLMs）在数据提取方面发挥了一定作用，但许多企业在利用自身非结构化数据时，往往未能充分挖掘其潜能。
Qlik的分析与AI领域首席技术官查理·法拉（Charlie Farah）指出：“信任与数据质量将决定2025年 AI 的成功。”能够让用户通过自然语言查询数据集的解决方案，将因满足日益增长的可用性与可信赖性需求而备受青睐。AI 的真正价值在于协助企业以负责任的方式管理数据，兼顾创新、控制、安全及合规。
预测显示，专有商业数据将在2025年成为推动先进 AI 成果的核心动力。随着 AI 模型性能逐渐接近极限，商业数据的有效利用将成为提升 AI 效率和获取行业竞争优势的关键。
Qlik 澳大利亚和新西兰区经理马克·法扎克利（Mark Fazackerley）解释称：“商业数据是推动 AI 发展的引擎，但这并不意味着任何数据——而是专有的、实时的、良好集成的数据，这才是领先企业崭露头角的秘密。”如今，最聪明的公司正通过多个来源实时提取专有数据，以便快速产生影响。
随着自主智能 AI 的崛起，商业技术正经历重大变革。为了充分利用自主智能 AI，Qlik 的专家建议部署开放与无关的平台，以避免专有系统带来的限制，这些限制可能会阻碍创新。查理·法拉强调：“AI 的成功依赖于在云平台间无缝集成并确保持续数据流的系统。封闭的生态系统会限制创新，将公司锁定于过时技术中。与 AWS、Snowflake 和 Databricks 等环境整合的无关平台，能够防止数据碎片化，让 AI 作为一个统一且适应性强的整体运行。”
这一对数据及其治理的重要性强调了行业对于更为负责任 AI 策略的转变，同时突显了集成专有数据与开放系统所带来的巨大优势。总之，未来的AI成功将离不开优秀的数据和灵活的解决方案。
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