在使用通用 训练模型时，组织可能会在不知不觉中承担各种潜在索赔。这可能会对公司的客户关系、品牌声誉和收入来源造成长期损害。因此，毕马威的研究发现， 的高管认为，如果不实施适当的风险管理工具， 可能会对组织信任产生负面影响。
随着商业 技术的快速发展， 组织正在思考和部署 战略和政策。事实上，根据我公司的调查，为 做准备是 领导者在 年的首要数据存储优先事项，而 年则主要关注云迁移。只有 的 领导者表示他们没有制定政策
ce 来管理 AI，只有 21% 的组织允许 AI 并且不限制员工可以使用的数据或应用程序。
AI 准备可能包括以下投资和策略
选择正确的工具：主要的云提供商以及知名的企业软件供应商都在推出自己的生成式 AI 相关解决方案，以满足不同的用例和业务需求。花时间了解组织的目标和风险状况。选择过程的一部分涉及确定您是使 英国手机号码数据 用通用的预训练 AI 模型（如 ChatGPT 或 Google Baird）还是创建自定义模型。这篇博文详细介绍了两种不同的方法。具有严格安全和合规性要求的组织可能会选择自定义开发方法，但这需要在技术和专业知识方面进行大量投资。
投资 AI 就绪的存储基础设施：运行生 您必须知道的 BANT 销售线索资格问题 成式 售线索资 格问题 程序需要大量马力。AI 计算堆栈通常由高性能计算能力（CPU 和 GPU）、来自 Vast 和 Pure Storage 等公司的高效闪存以及适当的安全系统组成，以保护 LLM 中使用的任何敏感 IP 数据。顶级云提供商 AWS、Azure 和 Google 已发布多项新服务，用于运行生成式 AI 项目，并降低 IT 组织的成本、能源使用和复杂性。
考虑数据管理影响
在 AI 工具中使用非结构化数据管理需 韩国号码 要考虑五个关键领域，涵盖非结构化数据或 SPLOG 的安全性、隐私性、沿袭性、所有权和治理。首先要考虑的是全面了解本地、边缘和云存储中的文件和对象数据。