Оптимизация ИИ требует высокого качества данных и управления
Самыми успешными компаниями будущего станут те, которые оптимизируют свои инвестиции в ИИ. По мере того, как компании начинают свой путь к готовности к искусственному интеллекту, они должны разработать надежную стратегию управления данными, чтобы справиться с растущим объемом и сложностью данных и обеспечить доступность надежных данных для использования в бизнесе. Данные низкого качества являются бременем для пользователей, пытающихся построить надежные модели для вывода идей о деятельности, приносящей доход, и улучшении результатов бизнеса.
Часто бизнес-пользователи отдают приоритет доступу к необходимым им данным, а не качеству и доступности. Простой факт заключается в том, что если организация имеет данные низкого качества и использует их для управления инструментами искусственного интеллекта, она неизбежно будет давать некачественные и ненадежные результаты.
Почему качество данных имеет значение
Качество данных имеет решающее значение, поскольку оно служит мостом между техническими и бизнес-командами, обеспечивая эффективное сотрудничество и максимизируя ценность данных. В зависимости от источника данных и требований к управлению это трудоемкая задача для специалистов по данным, которые могут потратить до 80% своего времени на очистку данных, прежде чем они смогут начать их использовать.
Объединение источников данных — сложная задача. Не следует недооценивать усилия по объединению и преобразованию нескольких наборов данных, таких как необработанные данные обычных бизнес-операций, устаревшие данные в разных форматах или новые наборы данных, полученные после приобретения или слияния.
Это важная часть работы для развития бизнеса. Данные имеют решающее значение для более целевого маркетинга и продаж, прямых инноваций в продуктах и расширения рынка, улучшения обслуживания клиентов и даже создания чат-ботов или агентов на базе искусственного интеллекта для повышения узнаваемости бренда. Они также имеют решающее значение для обеспечения соблюдения последних правил и подготовки к возможным будущим требованиям в таких ключевых областях, как конфиденциальность и защита данных, поэтому компаниям необходимо знать, какие данные содержат конфиденциальную информацию, чтобы защитить их и избежать утечек или взломов.
Но не все данные одинаковы, и организациям необходимо иметь возможность различать ценные данные, которые имеют решающее значение для бизнеса, и малоценные данные с низким уровнем риска, которыми не нужно управлять или защищать. Единственный способ сделать это — обеспечить чистоту и высокое качество данных.
Развитие культуры, основанной на данных
Управление данными предполагает развитие общеорганизационной культуры, которая понимает и активно работает над извлечением ценности из данных для поддержки всех решений и достижения лучших бизнес-результатов. Важно не иметь данные, а знать, как их оптимизировать.
Это требует высокого уровня зрелости и готовности развивать эту способность с течением времени. Одной из ключевых задач для организаций, все более ориентированных на данные, является то, как эффективно соединить технологические и бизнес-команды. Это не новая проблема, но многие компании не смогли ее успешно решить, и это мешает им стать управляемыми данными.
Команды данных часто сосредотачиваются на создании основы управления данными и настройке различных инструментов и процессов, которые помогут их организации. Однако бизнес-команды могут обнаружить, что получаемые ими данные слишком технические, низкого качества, неправильно отформатированы или просто не те, что им нужны. Группа обработки данных может не понимать бизнес-контекст запроса и, следовательно, какие данные требуются, и это непреднамеренное несоответствие является огромной проблемой для организаций, которую необходимо преодолеть.
В результате компании получают группы данных, которые делают все возможное для создания надежных систем управления данными, но бизнес-команды остаются неудовлетворенными и недостаточно используют данные. Именно здесь решающее значение приобретает ускорение преобразования данных с помощью инициатив по обеспечению качества данных, основанных на искусственном интеллекте. Бизнес-пользователям нужны решения, которые смогут обрабатывать данные независимо — меняя форматы, обогащая данные и используя интеллектуальные алгоритмы для автоматического решения проблем. Это обеспечивает прочную базу данных, необходимую для достижения успеха в проектах ИИ.
Успешный ИИ начинается с управления данными
Несмотря на нынешнюю шумиху вокруг ИИ, Gartner считает, что одной из основных причин является потеря доверия к проектам генеративного ИИ из-за низкого качества данных. Ожидается, что к 2025 году как минимум 30% проектов будут заброшены на стадии проверки концепции.
Обеспечение качества данных начинается с создания общеорганизационной стратегии управления данными. Это гарантирует, что предприятия сосредоточатся на предполагаемых результатах использования ИИ и генеративного ИИ, а не на развертывании ИИ независимо от состояния данных, используемых для его обучения. Однако ИИ также является инструментом, который может помочь перевести данные в состояние, готовое к использованию ИИ, сокращая ручной контроль и труд, традиционно необходимые для преобразования и очистки данных с помощью автоматизированных процессов и правил. Это также может помочь в анализе и классификации данных, а также в обнаружении аномалий, тем самым способствуя общему состоянию набора данных.
GenAI способен собирать данные в нестандартных форматах, включая таблицы, изображения и даже аудио, гарантируя универсальность правил качества данных. ИИ также позволяет нетехническим пользователям самостоятельно обслуживать и находить необходимые им данные, используя запросы обработки естественного языка, способствуя созданию бизнес-ценности для всех частей организации. Этот процесс демократизации данных имеет решающее значение для успеха любой инициативы в области ИИ, поскольку ограничение его применения и преимуществ для технических команд серьезно ограничит его влияние.
В конечном счете, когда дело касается данных для обучения ИИ, качество превосходит количество. Каждая запись низкого качества вносит путаницу в LLM, увеличивает риск галлюцинаций, а надежность вывода снижается при постоянном использовании данных низкого качества. Сегодня быстрое развитие набора инструментов искусственного интеллекта, экспоненциальный рост данных и регулирование цифровых технологий и искусственного интеллекта создали переломный момент, который означает, что у организаций есть окно возможностей для реализации стратегии данных. Поскольку на карту поставлены конкурентные преимущества, расширение рынка, качество обслуживания клиентов и рост бизнеса, победителями станут те, кто расставит приоритеты в этой трансформации сейчас.
