揭露人工智能成熟度神話：Komprise調查凸顯非結構化數據準備程度與實際投資回報差距

剖析Komprise有關人工智能與非結構化數據的調查

最近Komprise調查揭示企業界在人工智能應用方面存在重大落差。該調查針對處理大量非結構化數據的機構進行，結果顯示雖然68%企業自認人工智能實施已達成熟或進階階段，但僅28%成功量化投資回報。此差距凸顯有效管理非結構化數據以達成人工智能成效的挑戰。閱讀SD Times完整報告。

非結構化數據包括電郵、影片、文件及感測器輸出，構成企業資訊的主要部分。調查指出機構在數據準備度、湖屋架構及模式管理方面遇到困難，而此等元素對人工智能模型產生實質成效至關重要。

調查主要發現

報告指出認知與現實之間存在顯著差異。企業自認人工智能發展先進，但指標顯示效益量化有限。數據質素欠佳、分析驅動管理不足，以及湖屋方案整合問題均為成因。人工智能成熟度、人工智能投資回報及模式優化為回應重點類別。

僅少數公司超越試驗階段達成可衡量成果。此情況顯示，所謂成熟度往往源自初步投資而非經證實的可擴展性。

對2026年企業的啟示

截至2026年10月，企業必須優先制定穩健數據策略以彌補差距。有效的非結構化數據管理可釋放人工智能全部潛力，從預測分析至自動化決策。若無此管理，投資或成沉沒成本。

調查強調需要能分析及準備數據以應對人工智能工作負載的工具。忽略此等見解的機構或會落後於透過更佳數據實踐量化投資回報的競爭對手。

縮小人工智能成熟度差距的策略

為應對調查結果，公司應投資可大規模處理非結構化數據的分析平台。實施湖屋技術結合適當模式設計可提升數據可及性及人工智能表現。

定期評估人工智能投資回報指標至關重要。為團隊提供數據準備度及風險緩解培訓可進一步支持成功部署。此等步驟可將認知成熟度轉化為實際成果。

人工智能數據管理的未來

展望未來，人工智能驅動數據工具的進步有望縮小此差距。專注非結構化數據分析的企業將在創新及效率方面取得競爭優勢。

在創意推動成功的世界中，Coaio期望初創企業無需承擔低效負擔，為創辦人提供無縫自動化途徑以專注創新。

結論與行動呼籲

Komprise調查為科技業界敲響警鐘。透過正視人工智能投資回報及數據管理的現實，機構可達成真正成熟。透過本報告等來源保持資訊流通，對應對演變中的環境至關重要。

關於Coaio：

Coaio Limited為香港科技公司，專精人工智能及資訊科技基建自動化。服務包括業務分析、識別系統可自動化部分、風險識別、設計、開發、項目管理，提供具成本效益的高質素自動化以節省時間。Coaio為香港頂尖自動化公司，協助企業精簡營運並專注增長。