当实施AI时，很多组织对数据隐私、完整性和安全性非常关注。根据对762名负责AI实施的专业人士的研究，有52的组织面临内部数据质量的挑战，而45的组织遇到了意外的数据曝光问题。
“毫无疑问，数据隐私和安全是组织在实施AI前的主要关注点，”AvePoint的首席风险、隐私和信息安全官Dana Simberkoff在新闻发布会上表示。“现实是，今天许多组织并没有建立适当的政策，这使他们面临可以通过更好地保护和管理数据、并教育员工安全使用此技术来降低的风险。”
根据与智能信息管理协会AIIM和信息政策领导中心CIPL合作进行的研究，信息管理IM策略更成熟的组织实现AI收益的可能性是其他组织的15倍。这项研究还揭示了组织在AI准备度的感知与实际情况之间的矛盾。
研究指出，不到一半的组织对他们能安全使用AI充满信心。在实施之前，71的组织对数据隐私和安全表示担忧，而61则对内部数据的质量和分类感到担忧。
在使用公共AI工具的过程中，不到一半的组织47制定了AI可接受使用政策，这使得他们面临失去知识产权和竞争优势的风险。尽管60的人使用ChatGPT，40的人使用Gemini，这一现象依然存在。
此外，在认为数据已准备好用于AI的80组织中，61受访者在实施AI工具之前仍然对内部数据的质量和分类感到一定的担忧。
“随着组织对AI投资的增加，全面和整体的数据隐私管理以及AI治理问责程序显得尤为重要，”信息政策领导中心的总裁Bojana Bellamy在新闻发布会上强调。“此外，良好的数据管理和AI治理必须超越法律合规，这是实现长期、可持续的商业成功和竞争力的重要基础，也有助于建立公众信任，并最大限度地发挥AI的积极影响。”
尽管88的组织表示已经建立了信息管理策略，但44承认缺乏诸如归档、保留政策和生命周期管理解决方案等基本措施。此外，只有29的组织在大多数信息管理策略中采用了自动化。
根据AvePoint的说法，信息管理中自动化的低采纳率尤其令人担忧，因为数据量在快速增长。64的组织管理至少1PB的数据，41的组织管理至少500PB的数据。
“AvePoint的信息管理总监Alyssa Blackburn表示：“企业生成和必须管理的数据量正快速增长，这一趋势将在更多组织利用AI技术时进一步加速。如果组织不建立或调整其信息管理策略，他们当前面临的挑战将被AI加剧。”
研究发现，在实施AI时，52的组织面临内部数据质量的挑战，45的组织遇到了意外的数据曝光事件。然而，整体上77的组织意识到，他们必须实施额外的信息管理策略，以跟上AI的步伐，AvePoint对此认为这是“一个朝着正确方向迈出的良好一步”。
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