根據Kompprise委托進行的“非結構化數據管理狀況”調查 顯示，人工智能正成為IT和商業領袖面臨的主要數據管理挑戰。

研究顯示，公司在很大程度上允許員工使用生成型人工智能，但三分之二（66%）的公司擔心它可能帶來的數據治理風險，包括隱私、安全以及供應商解決方案中缺乏數據源透明度。

這項由數據管理供應商Kompprise委托進行的“非結構化數據管理狀況”調查收集了美國和英國擁有1000多名員工的公司的300名企業存儲IT和業務決策者的回復。

雖然只有10%的組織不允許員工使用生成人工智能，但大多數組織擔心不道德、有偏見或不準確的輸出，以及公司數據泄露到供應商的人工智能系統中。

為了應對這些挑戰，同時也從人工智能中尋找競爭優勢，研究發現，40%的領導者正在采取多管齊下的方法來降低人工智能中非結構化數據的風險，包括存儲、數據管理和安全工具，以及使用內部工作組來監督人工智能的使用。

領導者面臨的最大非結構化數據管理挑戰是“在不干擾用戶和應用程序的情況下移動數據”（47%），但緊隨其后的是“為人工智能和云服務做準備”（46%）。

“生成式人工智能對數據治理和保護提出了新的問題，” NAND Research首席分析師Steve McDowell表示，“研究顯示，IT領導者正在努力在快速推出生成式人工智能解決方案的同時，負責平衡企業數據的保護，但這是一個困難的挑戰，需要采用智能工具。” 

“IT領導者正在將重點轉移到利用生成性人工智能解決方案上，但他們希望在這樣做時有所限制， ” Kompprise首席執行官Kumar Goswami補充道，“人工智能的數據治理需要正確的數據管理策略，包括跨數據存儲孤島的可見性、數據來源的透明度、高性能的數據移動性和安全的數據訪問。”