ほとんどのAIプロジェクトでは、デモフェーズでは明るく明るく見えますが、プロトタイプはうまく機能します。利害関係者は、使用事例は避けられないようです。 しかし、プロジェクトはボトルネックや停滞に苦しむことが多い。 コンフルエント ' s 2026 データストリームレポートによると、, 唯一の 32 パーセントの組織は、生産における自律的なAIを動作させました, これは、AIのコミットメントと実際の生産課題間の重要なギャップを明らかにします.

AI制作における自律AIの採用が少ない

これらの数字は、ほとんどのAIラウンドが示唆するよりも無視するより困難です。 投資と組織の熱意の高レベルにもかかわらず、AIの取り組みの大部分は、概念の実証の制御された環境を上回らない。 調査では、データインフラとデータ品質が自律AIの成功に大きな障害があることが回答者の3分の2が示されていることを示しています。

データ品質は隠されたネックです

AIシステムは、現在、信頼性、文化的に適切なデータを要求します。 連続消費のために設計されていない分離されたシステムにデータが保存されると、これらの属性はほとんど不明です。 バッチ処理データのコンジット、正式なデータ契約の欠如、データソースのブラーリングの導入における遅延と不整合性は、AIは、古いおよび不完全なビジネス現実に基づいてのみ動作することを可能にします。

AI制作に影響を及ぼすデータインフラの課題

リアルタイムのデータインフラは、技術面だけでなく、AIを生成する組織と不可能な組織間の水流です。 バッチ処理は、循環データをリフレッシュするために構築され、AI推論はこの世界には適していません。

技術の不足とAI制作への影響

組織がデータインフラの問題を認識しても、それを解決する才能は失われます。 ITリーダーの7分の1は、関連するスキルと専門知識の欠如がAIによる採用の障害であることを示しました。 開発者が信頼できるAIアプリケーションを構築するための要件が大幅に変更され、開発者は分散システム、フロー処理構造、データ品質管理などを理解する必要があります。

生産の信頼性AIを構築するベストプラクティス

実際には、これは、バッチプロセスではなく、リアルタイムの水路の構築を意味し、モデル定義とデータ品質チェックのアプリケーションは、生産ポイントで、複数のチームやアプリケーションで使用するための再利用可能な製品へのデータのstructuring。

投資動向は、データフローへのシフトを反映しています

投資モデルは、その現実を反映し始めた。 データフローへの投資がAIと機械学習において、それぞれ88パーセントと82セントで、AIと機械学習で上回る初めてのConfluent ' s 2026レポートが見つかりました。 このシフトは、分析的であり、組織が下部のデータインフラの重要性を認識していることを示しています。

追加情報:報告書によると、ITリーダーの88パーセントは、リアルタイムのデータフロープラットフォームが、自動的なAIのデータインフラと品質に対処するのに有用であることを示しています。