Разблокируйте 99 % скрытых данных, теперь оптимизированных для искусственного интеллекта

На протяжении многих поколений организации разных отраслей понимали, что накопленная ими информация представляет собой преобразующий актив, способный улучшить взаимодействие с клиентами и сформировать бизнес-стратегии на основе данных с непревзойденной точностью.

Сегодня, когда искусственный интеллект переходит от теоретического потенциала к практическим бизнес-решениям, стратегическая ценность корпоративных данных достигла небывалых высот. Однако раскрытие этой ценности требует тщательного внимания к инфраструктуре данных - от систематического сбора и очистки до строгих протоколов управления, учитывающих вопросы конфиденциальности, соблюдения нормативных требований и безопасности с самого первого дня.

В эксклюзивной беседе с Энрике Лемешем, руководителем подразделения IBM Data Platform в Северной и Южной Америке, мы рассмотрели сложные реалии, с которыми сталкиваются предприятия при внедрении искусственного интеллекта в различных бизнес-сценариях. Наша беседа началась с фундаментального изучения таксономии данных и ее критической взаимосвязи с эффективным внедрением ИИ.

Энрике подчеркнул, что общий термин "данные" не отражает многогранную реальность корпоративных информационных систем. Современным организациям приходится ориентироваться в сложной экосистеме разрозненных форматов данных с разной степенью структурной целостности - особенно при объединении структурированных и неструктурированных хранилищ информации.

Структурированные данные представляют собой информацию, организованную в стандартизированных, машиночитаемых форматах, предназначенных для эффективной вычислительной обработки и аналитических операций.

И наоборот, неструктурированные данные включают в себя информацию, не имеющую систематической организации и представляющую значительно большие трудности при обработке. В эту категорию входят разнообразные цифровые активы - от электронной почты и мультимедийного контента до взаимодействий в социальных сетях и архивов документов. Хотя эти источники сложнее анализировать, они содержат бесценные сведения о бизнесе, которые при правильном использовании могут стимулировать инновации и обеспечивать принятие важнейших стратегических решений.

"В настоящее время корпоративные системы искусственного интеллекта используют менее 1 % имеющихся данных организации", - отмечает Энрике. "Поскольку неструктурированный контент составляет более 90 % этой упущенной информации, мы сталкиваемся с фундаментальными проблемами, связанными с надежностью и полезностью данных".

Фактор доверия к корпоративным данным представляет собой критически важный момент. Руководители компаний должны быть абсолютно уверены в полноте, точности и этичности источников своих информационных активов. Однако, как показывают исследования, для приложений искусственного интеллекта используется менее половины имеющихся ресурсов данных, а неструктурированный контент часто исключается из-за сложности обработки и проблем с проверкой соответствия нормативным требованиям - особенно в промышленных масштабах.

"Переход от выборочного использования данных к комплексному использованию информации требует преобразования сегодняшних управляемых потоков в конвейеры большого объема", - пояснил Энрике, отметив, что, хотя автоматизированные системы ввода данных обеспечивают решение проблемы, они должны включать надежные системы управления, применимые ко всем типам данных.

Энрике выделил три основополагающих процесса, которые раскрывают ценность данных для предприятия: "Во-первых, создайте автоматизированные системы сбора больших объемов данных. Во-вторых, внедрить строгие протоколы курирования и управления. Наконец, сделайте эти ресурсы доступными для искусственного интеллекта. Такой подход обеспечивает более чем на 40 % большую рентабельность инвестиций по сравнению с обычными внедрениями RAG".

IBM предлагает интегрированное решение, сочетающее стратегическое руководство с передовой технической инфраструктурой. Это позволяет организациям систематически превращать все категории данных в активы, готовые к искусственному интеллекту, сохраняя при этом строгое соответствие существующим структурам управления. "Мы координируем персонал, процессы и технологические экосистемы", - отметил Энрике. "Несмотря на то, что эта задача по своей сути сложна, мы делаем ее управляемой за счет полного согласования ресурсов".

По мере развития предприятий их экосистемы данных растут как по объему, так и по сложности, что требует столь же адаптируемой системы ввода данных ИИ. "Проблемы масштабирования возникают, когда решения ИИ, разработанные для узких областей применения, пытаются внедряться в более широких масштабах", - пояснил Энрике. "Внезапно архитектуры конвейеров становятся громоздкими, управление неструктурированными данными становится обязательным, а требования к управлению возрастают".

Методология IBM включает в себя составление маршрута внедрения ИИ для каждого клиента и установление четких вех для достижения окупаемости инвестиций. "Мы уделяем особое внимание точности данных во всех форматах, а также комплексным возможностям ввода данных, отслеживания их происхождения, соблюдения нормативных требований и мониторинга. Все эти элементы в совокупности обеспечивают масштабируемость и многоцелевое использование, что позволяет максимизировать стоимость активов данных".

Как и все значительные технологические внедрения, создание эффективных конвейеров данных требует времени, правильного выбора инструментов и перспективного архитектурного планирования. IBM предоставляет предприятиям, включая самые строго регулируемые мировые организации, надежные инструменты для развертывания ИИ в любом масштабе, что делает ее лидером в отрасли для критически важных внедрений.