Более половины организаций, внедряющих ИИ, сталкиваются с критическими проблемами качества данных, показывает новое исследование

Обзор отрасли, исследующий внедрение корпоративного ИИ, выявляет значительный парадокс: несмотря на то, что 88% компаний начали внедрять решения на базе искусственного интеллекта, 54% испытывают серьезные сомнения в надежности и точности данных, лежащих в основе этих систем. Этот разрыв между широким внедрением ИИ и проблемами с данными является одним из самых острых препятствий, с которыми сталкиваются предприятия при масштабировании своих инициатив в области интеллекта.

Кризис базы данных

Организации, внедряющие ИИ в свои операции, сталкиваются с фундаментальной проблемой. Когда руководителей спрашивали о готовности их данных, только 50% выразили уверенность в том, что их инфраструктура данных достаточно подготовлена к требованиям генеративного ИИ и продвинутой аналитики. Эта скептичность отражает более глубокие тревоги: почти половина опрошенных бизнес-лидеров (46%) указывают на уязвимости в области безопасности данных, 43% беспокоятся о нарушениях конфиденциальности, а 42% опасаются раскрытия чувствительной или интеллектуальной собственности.

Гэри Котовец, старший руководитель по данным, отвечающий за стратегию аналитики в ведущей компании по бизнес-интеллекту, подчеркивает, что эффективность ИИ в конечном итоге зависит от качества входных данных. «Точность, объяснимость и релевантность результатов ИИ напрямую связаны с качеством данных», — объяснил он, подчеркивая необходимость создания так называемых «мастерских данных» — информации, полученной из чистых, проверенных, однородных репозиториев, которые постоянно обновляются и проходят проверку.

Беспокойство о надежности данных выявляет еще один важный показатель: только 52% компаний считают, что у них есть прочная база данных, способная обеспечить успех генеративного ИИ. В то же время 26% опрошенных организаций выражают опасения, что системы ИИ могут усилить существующие предвзятости, заложенные в обучающих наборах данных.

Этапы внедрения и основные препятствия

Компании, внедряющие ИИ, находятся на различных стадиях зрелости. Ответы участников опроса показывают, что они исследуют и изучают возможности (29%), активно внедряют решения (25%), разрабатывают продукты с нативным ИИ (24%) или проводят пилотные проекты (10%). Несмотря на широкую активность, реальные достижения остаются разнородными.

Самыми значительными барьерами для успешной интеграции ИИ являются две основные проблемы: доступ к надежным, бизнес-классам данным (33%) и навигация по сложному ландшафту этических и нормативных требований (33%). Дополнительные препятствия включают согласование внутренних бизнес-приоритетов (31%), формирование команд с соответствующей экспертизой (31%), объяснение процессов принятия решений ИИ заинтересованным сторонам (28%), проведение правильных оценок рисков (27%), демонстрацию возврата инвестиций (25%) и обеспечение прозрачности алгоритмических операций (25%).

Среди компаний, уже внедривших решения на базе ИИ, наиболее заметные результаты связаны с оптимизацией процессов (42%), совместным управлением человеческими работниками с помощью ИИ-ассистентов (39%) и автоматизацией рутинных задач (38%). Меньшее число организаций достигло измеримых успехов в таких передовых приложениях, как моделирование сценариев (18%) и устранение предвзятости среди персонала (13%).

Перспективы 2025: автономные агенты и адаптация к регуляторике

Глядя в будущее, три основные технологические тенденции доминируют в ландшафте. Интеллектуальная автоматизация — системы, сочетающие правила-основанную логику с машинным обучением — занимает первое место с 51% интереса респондентов. Следом идут платформы разговорного ИИ (46%), а также мультимодальные и визуальные возможности ИИ (33%). Кроме того, четверть руководителей активно готовятся к последствиям новых нормативных требований и рамок управления, которые, как ожидается, сформируются в течение следующего года.

Наиболее ожидаемое применение автономных агентов — системы, способные выполнять сложные задачи с минимальным участием человека, — автоматизация задач, которую 64% опрошенных руководителей считают своим приоритетом. Второе место занимает расширение возможностей человека (42%), за ним следуют укрепление процессов управления данными (36%) и анализ рыночных трендов (32%). Акцент на приложениях для управления данными отражает признание отрасли, что автономные агенты могут ускорить очистку данных, их интеграцию и аналитические рабочие процессы.

Организации продолжают сосредоточиваться на обеспечении соответствия новых возможностей ИИ конкретным бизнес-целям, при этом сохраняя объяснимость, прозрачность и соблюдение рисков — все это на основе надежной базы данных, поддерживающей ответственное и этичное внедрение в масштабах.