根据一项针对762名主要或共同负责人工智能实施的专业人员的研究，52%的组织在实施人工智能时遇到内部数据质量的问题，同时45%的受访组织也遭遇了意外的数据泄露。
“当然，数据隐私和安全是企业在采用人工智能之前必须重视的问题之一。”AvePoint首席风险、隐私和信息安全官Dana Simberkoff表示：“实际上，目前许多组织并未制定出合适的政策以应对这种情况，从而导致了风险的存在。如果能够更加有效地保护和管理自己的数据，并且教育员工如何安全地使用这项技术，那么这些风险就能够得到有效缓解。”
AvePoint和智能信息管理协会（AIIM）、信息政策领导中心（CIPL）联合研究的结论显示，拥有更成熟的信息管理(IM)策略的组织比实施较弱策略的组织从人工智能中受益的可能性高出1.5倍。
这项研究还发现，组织对其人工智能准备程度的认识与实际情况存在着矛盾。
这项研究显示，仅有不到一半的组织相信自己有能力安全地应用人工智能技术。在采用人工智能之前，71%的组织担忧数据隐私和安全问题，而61%的组织则担忧内部数据的质量和分类问题。在使用公共人工智能工具时，只有不到一半（47%）的人确认了人工智能可接受策略，这意味着他们可能会失去知识产权和竞争优势。尽管大部分人都在使用这些工具（60%的人使用ChatGPT，40%的人使用Gemini）。此外，在80%认为其数据已经准备好用于AI的组织中，61%的受访者表示在采用AI工具之前仍然对内部数据的质量和分类感到担忧。“随着组织加大在人工智能方面的投资力度，全面的数据隐私管理和人工智能治理问责制计划变得越来越重要。”信息政策领导中心（CIPL）总裁Bojana Bellamy在新闻稿中强调道：“良好的数据管理和人工智能治理不仅需要满足法律法规的要求，而且对于企业的长期可持续发展，增强市场竞争力，赢得公众信任以及最大化人工智能的积极效果至关重要。”尽管88％的组织声称已经制定了信息管理策略，但仍有44％的组织承认他们在基本措施方面存在缺失，例如归档、留存和生命周期管理策略等。同时，只有29％的组织在大多数的信息管理策略的实施上实现了自动化。根据AvePoint的数据，随着数据量的增加，自动化信息管理的采用率非常低，这尤其令人担忧。目前，64%的组织正在管理至少1PB的数据，而41%的组织正在管理至少500PB的数据。“随着越来越多的组织利用人工智能技术，公司所面临的信息管理和数据管理的挑战将会进一步加剧。”AvePoint信息管理总监Alyssa Blackburn指出，“如果组织不能及时调整或建立适合自己的信息管理战略，那么这些挑战将会因为AI技术的运用而更加严峻。”一项研究指出，在采用人工智能技术的过程中，有超过一半（52%）的组织面临着内部数据质量问题。同时，也有45%的组织产生了意外数据泄露。然而，总的来说，大部分组织（77%）都已经意识到，为了跟上人工智能的发展，他们需要采取一些额外的信息管理策略。据AvePoint调查，这一举措被视为“朝着正确的方向迈出了充满希望的第一步”。
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