AIの革新は、ビジネスや技術チームがモデルやアルゴリズムを操作するだけで自然に生まれるものではない。しっかりと検証されたデータの基盤が必要だ。
業界リーダーたちは、今日の複雑化するAIシステムやアプリケーションに投入されるデータの信頼性と有効性について懸念を表明している。Ascend.io（アセンドアイオー）の創業者でCEOのショーン・ナップは「AIの質はそれを支えるデータの質に依存する」と述べている。ビジネスリーダーや専門家は「AIが答えを出すからといって、それが正確であるとは限らない」ということを理解する必要がある。
これに関連してナップは、「ただ単に頑張れば、AIによって計り知れないイノベーションを実現できるわけではない」と付け加える。「データ開発はしばしばサイロ化され、時間がかかり、遅延や不一致、幻滅に悩まされる」のだ。
要するに、データ駆動型のビジネスはAI駆動型のビジネスであり、この2つの定義の間にはもはや違いはない。OvalEdge（オーバルエッジ）のCEOであるシャラド・ヴァルシュニーは「データ駆動型にフォーカスしなければ、企業は競争できません」という。
問題は、「多くの組織がまだ、基本的なタスクを遂行するために必要なデータの処理方法を把握し始めたばかり」であり、AIの活用と言うにはかけ離れていることだとナップはいう。必要なのは「高度なデータパイプラインから供給されるクリーンなデータなのです。運用効率の向上、顧客体験の改善、革新的な製品の創造は、必要なデータセットを迅速に特定し、それを信頼性高く生成するシステムを構築することにかかっていいます」
