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赞助商:IBM如何利用非结构化数据构建更准确、更值得信赖的人工智能代理.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719009 2025-06-22 31页 281.54KB

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本文主要内容概述如下: 1. 市场机遇:企业AI代理的兴起。根据Gartner预测,到2025年,企业中将有15%的日常工作决策通过AI代理自主完成,到2028年这一比例将上升至20%。 2. 提高代理准确性:利用非结构化数据。目前企业中90%的数据为非结构化数据,但仅有11%被用于生成AI。 3. 数据管理的重要性:IBM与Databricks合作,通过IBM的watsonx.data解决方案整合、追踪和打包数据,构建可信赖的数据产品。 4. 关键数据点:企业使用IBM和Databricks服务,实现了数据处理的自动化,减少了手动数据输入,提高了AI设备的响应准确性,并在多个案例中实现了显著的效益。 5. IBM的开放混合数据架构:通过整合、治理、访问和保障结构化与非结构化数据,为企业AI提供支持。 6. 生成式AI的潜力:通过准确性、治理和规模,实现结构化和非结构化数据的价值。 7. IBM的产品和服务:包括watsonx系列工具、Guardium数据安全、AI/MLOps等,帮助企业构建、管理和扩展AI解决方案。 核心数据引用: - 90%的企业数据为非结构化数据; - 11%的非结构化数据被用于生成AI; - Gartner预测,2025年AI代理自主完成的工作决策占比15%,2028年上升至20%。
"如何五分钟内提升AI准确性?" 如何利用非结构化数据?" "IBM与Databricks合作带来什么?"
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