Искусственный интеллект может доминировать в повестке дня руководства компаний, но многие предприятия обнаруживают, что главной преградой на пути к значимому внедрению является состояние их данных. Хотя инструменты ИИ, ориентированные на потребителей, поразили пользователей своей скоростью и простотой, лидеры предприятий обнаруживают, что развертывание ИИ в масштабе требует чего-то гораздо менее гламурного, но гораздо более значимого: данных. Вот 5 ключевых тезисов по этой теме:
* Качество данных: качество данных является основным фактором для успешного внедрения ИИ. Неполные, неточные или неструктурированные данные могут привести к ошибкам и предвзятым результатам, что может иметь серьезные последствия для бизнеса.
* Стек данных: традиционный стек данных часто не подходит для требований ИИ. Необходимо перестроить стек данных, чтобы он мог обрабатывать большие объемы данных, обеспечивать быструю обработку и предоставлять доступ к данным в режиме реального времени.
* Инфраструктура данных: инфраструктура данных должна быть масштабируемой, безопасной и гибкой, чтобы поддерживать требования ИИ. Это включает в себя использование облачных вычислений, распределенных баз данных и других современных технологий.
* Управление данными: эффективное управление данными является критически важным для ИИ. Это включает в себя обеспечение качества данных, управление доступом к данным и соблюдение нормативных требований.
* Стратегия данных: предприятия должны разработать стратегию данных, которая соответствует их целям ИИ. Это включает в себя определение источников данных, определение требований к данным и разработку плана по внедрению ИИ в масштабе.
Источник: MIT Technology Review
