अनुसंधानकर्ता नाफ्थाली डोइच ने पाया कि सैकड़ों ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल (LLM) बनाने वाले सर्वरों और दर्जनों वेक्टर डेटाबेस में भारी मात्रा में संवेदनशील जानकारी लीक होने की समस्या है। यह समस्या तब उत्पन्न हुई जब कंपनियों ने कार्यप्रवाह में AI को जल्दी शामिल करने के दौरान संबंधित उपकरणों की सुरक्षा की अनदेखी की। उन्होंने 438 Flowise सर्वरों को हैक करके संवेदनशील डेटा को उजागर किया, जिसमें GitHub एक्सेस टोकन, OpenAI API कुंजियाँ, Flowise पासवर्ड और API कुंजियाँ शामिल हैं। इसके अलावा, उन्हें यह भी पता चला कि

रिलेशनल डेटाबेस SQL के बंधनों से मुक्त होकर अधिक लचीले डेटाबेस को अपनाएंगे। वेक्टर डेटाबेस उच्च-आयामी डेटा को संभालने में सक्षम होने के कारण सिफारिश प्रणालियों, छवि पहचान आदि के क्षेत्रों में उभरेंगे। कंपनियाँ डेटा लेक में अव्यवस्थित डेटा का उपयोग करके मल्टीमॉडल मॉडल के प्रशिक्षण की शुरुआत करेंगी। जिन कंपनियों को डेटा गवर्नेन्स का समर्थन प्राप्त नहीं है, उन्हें AI लागू करते समय कठिनाइयों का सामना करना पड़ेगा। ज्ञान ग्राफ़ उपयोगकर्ताओं को डेटा द्वीपों को समाप्त करने में मदद करेगा।