Золотая лихорадка искусственного интеллекта стремительно охватывает бизнес-мир. Модели ИИ, интеллектуальные агенты и технологические инновации создают беспрецедентный спрос на интеграцию искусственного интеллекта в корпоративные системы. Мы наблюдаем фундаментальный сдвиг: эпоха пилотных проектов и экспериментов с ИИ уходит в прошлое. Современные предприятия осознают необходимость встраивания искусственного интеллекта в стратегию развития для масштабирования бизнеса и создания конкурентного преимущества. Вопросы внедрения ИИ сегодня обсуждаются на уровне советов директоров, что приводит к стратегическим инновациям и выделению соответствующих бюджетов.
Данные: первый элемент домино в стратегии искусственного интеллекта
Ключевым компонентом любой стратегии ИИ являются данные. Они критически важны для того, чтобы модели искусственного интеллекта были контекстуальными, интеллектуальными и адаптированными под конкретную отрасль или предприятие. Модели ИИ предсказывают результаты на основе настройки и входных данных, которые напрямую зависят от качества, разнообразия, актуальности и структуры имеющейся информации.
Согласно прогнозам, искусственный интеллект увеличит мировую экономику почти на 20 триллионов долларов к 2030 году. Этот рост будет обусловлен не только развитием моделей, но и масштабными инвестициями в базовые данные и инфраструктуру.
Использование ограниченных наборов данных для обучения приводит к предвзятости моделей, устаревшая информация делает результаты нерелевантными, а низкокачественные данные просто дают плохие результаты работы ИИ. Поэтому данные являются первым и решающим элементом домино в корпоративной стратегии ИИ. Даже при наличии лучших специалистов и передовых технологий, если данные оказываются ненадежными, вся стратегия ИИ быстро рушится.
Как отмечается в отчетах по основным тенденциям в области данных и аналитики, организации, масштабирующие применение ИИ, критически зависят от данных, а лидерами становятся те, кто обеспечивает доверие к своим данным и стратегически использует их потенциал.
Ключевые стратегические решения по подготовке данных для ИИ
Вот 5 ключевых аспектов, которые необходимо учитывать при подготовке данных для стратегии искусственного интеллекта:
1. Повторное использование существующей инфраструктуры данных
Многие предприятия не используют повторно существующие системы управления данными, инфраструктуру хранения и аналитики для проектов ИИ. Однако данные, обслуживающие критически важную отчетность и аналитику, могут быть не менее ценными и для искусственного интеллекта. Поэтому важно начинать с уже имеющихся в компании информационных активов, улучшая и дополняя их необходимыми мерами по обеспечению качества.
Ключевой вопрос: Какие данные у нас уже есть и в каком они состоянии?
2. Метаданные и происхождение данных
Для имеющихся данных метаданные (данные о данных) могут иметь критическое значение для ИИ. Например, бизнес-термины, связанные с данными, помогают определить релевантный контекст для RAG-модели. Когда пользователь запрашивает статус заявки в страховой компании, все атрибуты данных, помеченные как “статус заявки”, могут использоваться как контекст для ответа модели ИИ. Отслеживание происхождения данных также помогает идентифицировать надежные источники информации.
Ключевой вопрос: Правильно ли наши данные помечены бизнес- и техническими метаданными? Собираем ли мы информацию о происхождении данных для понимания их потока?
3. Управление данными и соответствие нормативным требованиям
Обеспечьте надлежащее управление данными и соблюдение требований конфиденциальности и нормативных актов. Стратегия ИИ должна наследовать и расширять эти принципы управления, а не создавать их с нуля. Например, если клиент требует анонимизации своих данных в соответствии с GDPR, модель ИИ должна обучаться и работать на анонимизированном наборе данных.
Ключевой вопрос: Есть ли у нас программа управления данными и соответствия нормативным требованиям? Если нет, какие ключевые аспекты необходимо внедрить для нашей стратегии ИИ?
4. Основные данные как квотербек для ИИ
Критически важные мастер-данные, содержащие информацию о ключевых объектах вашего предприятия, должны служить основой для стратегии ИИ. Например, если у вас есть целостное представление о клиенте (360-градусный обзор), любая стратегия ИИ в клиентском домене, такая как прогнозирование оттока клиентов, должна опираться на эти основные данные, чтобы избежать пробелов. Конечно, их можно комбинировать с дополнительной информацией из конкретных источников данных.
Ключевой вопрос: Доступны ли критически важные домены мастер-данных в полном объеме и связаны ли они с остальной инфраструктурой данных?
5. Ценность данных
Данные не следует рассматривать как центр затрат, их ценность должна измеряться с точки зрения вклада в искусственный интеллект и бизнес в целом. Это требует, чтобы вопросы данных обсуждались на уровне совета директоров и руководителей высшего звена наряду с вопросами ИИ.
Ключевой вопрос: Понимают ли совет директоров и руководители высшего звена ценность данных для организации? Если нет, как мы можем обеспечить это понимание, особенно в контексте стратегии ИИ?
Модели приходят и уходят, а данные остаются
По мере эволюции вашей стратегии ИИ будут появляться новые модели и инновации в области искусственного интеллекта. Скорость инноваций в этой сфере поражает воображение. Однако со временем модели ИИ станут товаром; истинным дифференциатором вашего предприятия будет не то, какую модель вы используете, а то, как она контекстуализируется с данными, на которых обучается, настраивается и работает.
Если вы разрабатываете стратегию ИИ, начните не с выбора модели. Начните с вопроса: есть ли у нас данные для ее поддержки?
Для более глубокого понимания этой темы, особенно если вы хотите создать собственного умного ИИ-ассистента или разобраться в работе AI агентов, стоит обратить внимание на специализированные курсы, которые помогут вам построить эффективную стратегию данных и ИИ для вашего бизнеса.