Благодаря своим возможностям по созданию кода и контента, а также инструментам вроде Copilot, которые уже меняют способы работы людей, генеративный AI помогает организациям достигать большего с использованием данных и систем. Это позволяет предоставлять реальную ценность.
В основе операций, ориентированных на AI, лежат данные. Они больше не являются просто стратегическим преимуществом — данные стали необходимостью для успешного внедрения AI и обеспечения долгосрочного конкурентного преимущества. Почти все бизнес-лидеры (94%) осознают необходимость инвестировать в платформы данных для реализации своих AI-амбиций и их масштабирования по всей компании. Однако 63% все еще выражают недоверие к данным, которые они используют сегодня.
Укрепление основ данных и обеспечение сотрудников необходимыми навыками для использования этих данных должно быть приоритетом для любого бизнеса, стремящегося воспользоваться преимуществами этой технологии. Тем не менее, прохождение этого пути может быть сложным.
Приоритетные инвестиции в платформы данных
Реальность такова, что многие компании сталкиваются с огромным и фрагментированным ландшафтом данных. Несогласованная информация, находящаяся в разрозненных хранилищах, делает ее непригодной для AI, который питается чистыми, объединенными наборами данных. Получение чистых, хорошо поддерживаемых данных является значительной задачей и требует инвестиций.
AI-трансформация не всегда связана только с технологиями. Это также возможность трансформировать операционные модели с уже существующими IT-инвестициями, переосмысливая процессы, продукты и услуги с учетом AI для открытия новой бизнес-ценности. Руководителям необходимо придавать приоритет инвестициям в платформы данных, если они хотят получать как краткосрочную, так и долгосрочную выгоду от AI.
Человекоориентированный подход
Платформы данных управляют корпоративными данными на единой основе, создавая единый источник истины. Сильная платформа данных, дополненная пониманием сотрудниками методик создания запросов и их уточнения, повышает уровень доверия к результатам AI и помогает организациям быстрее извлекать ценность из данных.
Доступность AI имеет ключевое значение. Организации должны ставить людей в центр своего пути к AI, обеспечивая рабочей силой навыки для доступа, интерпретации и использования данных. Это способствует культуре принятия решений на основе данных, где инсайты информируют каждый шаг бизнес-процесса.
Использование генеративного AI для очистки данных
Одной из значительных проблем для бизнеса является то, что очистка и управление данными часто требовательны к ресурсам. Ручные процессы, включающие скрупулезные проверки, выявление ошибок и их исправление, не только требуют много времени, но и подвержены человеческим ошибкам. Это может значительно замедлить развитие и внедрение AI, особенно для компаний, работающих с огромными и сложными наборами данных.
Генеративный AI предлагает революционное решение этой проблемы. Автоматизируя процесс очистки данных, эти инструменты могут значительно сократить время и ресурсы, необходимые для подготовки данных для AI-моделей. Алгоритмы генеративного AI могут быть обучены выявлять общие несоответствия данных, такие как пропущенные значения, ошибки форматирования и дублирования. Анализируя исторические паттерны данных и обучаясь на заранее определенных правилах, AI-модели могут с высокой точностью выявлять несоответствия, освобождая время для сотрудников, работающих с данными, для выполнения более ценных и стратегических задач.
После выявления несоответствий генеративный AI может предлагать возможные исправления на основе контекста данных. Он может непрерывно обучаться и, анализируя больше данных и получая обратную связь от экспертов, становиться все более способным к выявлению новых типов несоответствий и предоставлению точных исправлений. Это постоянное обучение обеспечивает высокое качество данных, вводимых в AI-модели.
Влияние использования генеративного AI для очистки данных будет значительным. Подобно тому, как Robotic Process Automation (RPA) произвела революцию в детерминированных ручных процессах, AI-ассистенты по управлению данными будут выступать со-пилотами для специалистов по данным. Ускоряя готовность данных, они позволят компаниям быстрее развертывать AI-модели и начинать получать выгоды.
Будущее принадлежит тем, кто использует силу данных для AI. Сейчас самое подходящее время для активизации преобразования данных. Бизнесам необходимо увеличивать инвестиции в платформы данных для достижения надежной и единой базы данных. Только тогда они смогут реализовать свои AI-амбиции и масштабировать их по всей компании. Такой подход, ориентированный на данные, не только обеспечит актуальность в быстро меняющемся цифровом ландшафте, но и направит бизнесы к будущему, основанному на интеллектуальных инсайтах и принятии решений на основе данных.
Источник: TechRadar
