Illustration by Carl Godfrey
想讓生成式AI模型成效卓著，企業必須在數據上做好準備，必須好好整理那些相對非結構化的數據，讓數據更精準、更新、更獨特。
(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 1/ 字數: 90)
許多企業對生成式AI躍躍欲試，董事會不僅舉辦各種教育研討會，也鼓勵企業趕快動起來。高層管理團隊考慮著該推出怎樣的使用案例，個人與部門也持續嘗試如何使用生成式AI來提高生產力與成效。
(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 2/ 字數: 418)然而，生成式AI能否成功，得看數據長（CDO）、數據工程師，與知識策畫人（knowledge curator）這些人能否完成必要的工作。但很遺憾，很多人是甚至根本還沒開始。2023年下半年，亞馬遜雲端運算服務（Amazon Web Services, AWS）以及麻省理工學院數據長／資訊品質研討會，贊助一項對334位數據長及企業數據主管進行的調查，而這項調查及對這些主管進行的一系列訪談發現，這些高階主管雖然和其他人一樣對生成式AI躍躍欲試，但還有許多工作得先做到，才算真正做好了準備。特別是數據上的準備程度：許多企業還未訂出新的數據策略，也尚未開始採用能配合生成式AI運作的管理方式。我們將在以下描述該項調查的結果，並指出其內容對於後續數據步驟的建議。