Sebanyak 75% organisasi meningkatkan investasi dalam manajemen data karena AI generatif. Namun, 55% organisasi menghindari beberapa use case Gen AI karena masalah data.
Organisasi melakukan modernisasi kemampuan data dengan meningkatkan keamanan (54%), memperbaiki kualitas data (48%), dan memperbarui kerangka tata kelola data (45%).
Menemukan keseimbangan antara mengelola risiko dan keberanian berinovasi
Tiga hambatan utama dalam penerapan AI generatif terkait risiko adalah kekhawatiran kepatuhan regulasi (36%), kesulitan mengelola risiko (30%), dan kurangnya model tata kelola (29%).
Untuk membangun kepercayaan dan penggunaan Gen AI yang bertanggung jawab, organisasi melakukan langkah-langkah, seperti membangun kerangka tata kelola (51%), memantau kepatuhan (49%), dan melakukan audit pada alat GenAI (43%).
Membuktikan manfaat dan hasil yang jelas dari penggunaan Gen AI
Meskipun organisasi mulai melewati tahap proof-of-concept, 41% kesulitan mengukur dampak Gen AI, dan hanya 16% yang membuat laporan rutin untuk CFO tentang manfaat yang diperoleh.
Seiring perkembangan aplikasi, pemimpin semakin enggan berinvestasi hanya berdasarkan visi ideal, sehingga pengukuran menjadi penting untuk mempertahankan dukungan eksekutif.
Untuk menunjukkan nilai, organisasi menggunakan KPI untuk mengevaluasi kinerja GenAI (48%), membangun kerangka evaluasi investasi (38%), dan melacak perubahan produktivitas karyawan (38%).
Baca juga: AWS: Adopsi AI Generatif Dimulai dari Permasalahan Bisnis, Bukan Teknologi