- एआई डेटा बिना नै अवस्थित हुन सक्दैन – त्यसोभए US AI डाटा बिना धेरै विशेषज्ञहरू राख्दै किन? इन्जिनियरहरू?
- कम प्राविधिक-परिपक्व क्षेत्रहरू सम्भवतः सबैभन्दा खराब अपराधी हुन्, हाइपमा उफ्रँदै
- एआई कार्यकर्ताहरूलाई डेटा इन्जिनियरहरू भन्दा बढी पुरस्कृत गरिएको छ
RAND रिसर्च – जुन लगभग दोब्बर छ, यूएस डाटाको पछाडि दोब्बर छ र नयाँ टेक परियोजनाको पछाडि नयाँ टेकको कारण हुन सक्छ। यसलाई referrerpolicy=”no-referrer-when-downgrade” data-hl-processed=”none” data-mrf-recirculation=”inline-link”>DoubleTrack, यसको मूल कारण AI प्रति se होइन, बरु यसमा निर्भर डेटा हो। AI असफल हुनुको मुख्य कारण कमजोर, दुर्गम, वा अव्यवस्थित डाटा – कमजोर मोडेलहरू होइन। वास्तवमा, लगभग तीन मध्ये दुई (६३%) संगठनहरू AI को लागि तिनीहरूको डेटा व्यवस्थापनमा विश्वासको कमी छन्।
प्रविष्ट गर्ने धेरैले सुझाव दिइरहेका छन्। अझै यो बुझ्न, तिनीहरूलाई सडक तल सम्भावित असफलतामा नेतृत्व। प्रति गार्टनर डेटा 2026 सम्ममा एआई-रेडी डेटा बिना पाँच मध्ये तीन AI परियोजनाहरू त्याग्न सकिन्छ। border-solid border-y border-neutral-300″>
तपाईलाई मन पर्न सक्छ
. id=”ai-is-failing-because-of-poor-data-readiness-3″>एआई कमजोर डेटा तयारीका कारण असफल भएको छ
DoubleTrack डेटाले USA को मात्र 111ML भूमिका पोष्ट गरेको छ, तर 111ML 11ML भूमिका पोष्ट गरेको छ। 76,271 डेटा पूर्वाधार भूमिकाहरू, दुई धेरै फरक स्थानहरू बीच 46% भिन्नता छोडेर। बिक्री, कानूनी, ईन्जिनियरिङ्, मार्केटिङ, र टेक्नोलोजी क्षेत्रहरू सबैले AI र ML भूमिकाहरूमा ठूलो भूमिका उपलब्धता देखे।
उदाहरणका लागि, बिक्रीमा डेटा भूमिकाहरू भन्दा 232% बढी AI भूमिकाहरू थिए, जुन CRM डेटा कत्तिको गडबड हुन सक्छ भनेर जोखिमपूर्ण छ। मार्केटिङ सन्तुलनमा नजिक थियो, तर त्यहाँ अझै पनि 54% बढी AI भूमिकाहरू थिए।
एआई विशेषज्ञहरूले डाटा इन्जिनियरहरू भन्दा औसतमा $ 15,000 बढी कमाउँछन्, यसको मतलब फर्महरूले सही आधारहरू बिना डेलिभर गर्न नसक्ने कामदारहरूलाई पुरस्कृत गर्न बढी तिरिरहेका छन्।
भूगोलको हिसाबले, सबैभन्दा उच्च AI-फर्स्ट 2% मिसिसिप राज्य (मिसिसिप) राज्यहरू थिए। (179%), कन्सास (176%) र मोन्टाना (175%), जसलाई सामान्यतया कम प्राविधिक-परिपक्व क्षेत्रहरूका रूपमा लिइन्छ, त्यसैले तिनीहरूले हाइपको पछि लागिरहेका हुन सक्छन् भन्ने संकेत गर्दछ। newsletter-inbodyContent-slice newsletterForm-articleInbodyContent-Va6JuvvurdTxocNhDYA2q slice-container-newsletterForm”>

