이 보고서에서는 기업들이 생성형 AI 이니셔티브를 강화하기 위해 내부 및 외부 데이터를 점점 더 많이 활용하고 있으며, 퍼블릭 모델에 의존하는 것에서 자체 요구사항에 맞게 보다 맞춤화된 애플리케이션을 생성하는 것으로 전환하고 있다고 설명합니다. 이러한 변화는 경쟁 우위를 확보하기 위해 다양한 데이터 소스에 대한 투자가 확대되고 있으며, 빠르게 진화하는 GenAI 기술 전망에서 전략적 데이터 소싱과 거버넌스가 중요한 역할을 하고 있음을 강조합니다. "생성형 AI 패권 경쟁에서 데이터의 품질과 다양성은 단순한 연료가 아니라 경쟁력이 될 것입니다."고 린 슈나이더(Lynne Schneider) IDC Data-as-a-Service and Data Marketplaces 부문 리서치 디렉터는 말했습니다. "모든 산업 분야의 기업들은 생성형 AI의 진정한 잠재력을 이끌어내기 위해 자체 데이터와 함께 타사 데이터를 지속적으로 활용할 것입니다. 숙련되고 신뢰할 수 있는 타사 데이터 제공업체와 협력함으로써 기업의 생성형 AI 이니셔티브는 정확성과 관련성에 의해 정의되는 방향으로 나아갈 것입니다."고 IDC의 AI 및 데이터 연구 부문 GVP/GM인 Ritu Jyoti는 말했습니다.
This IDC Perspective discusses how enterprises are increasingly leveraging internal and external data to bolster their generative AI (GenAI) initiatives, transitioning from relying on public models to crafting more customized applications tailored to their unique requirements. This shift highlights a growing investment in a diverse array of data sources (i.e., internal, public, and third party data) to secure a competitive advantage, emphasizing the critical role of strategic data sourcing and governance in the rapidly evolving GenAI technological landscape."In the race for generative AI supremacy, the quality and diversity of your data aren't just fuel; they're your competitive edge, " says Lynne Schneider, research director, Data-as-a-Service and Data Marketplaces at IDC."To unleash the true potential of GenAI, enterprises across industries will continue to leverage third-party data along with proprietary data," says Ritu Jyoti, GVP/GM, AI and Data Research at IDC. "Aligning with a proficient and trusted third-party data provider will pivot an enterprise GenAI initiative toward a trajectory defined by accuracy and relevancy."