Как сильное управление данными помогает выводить GenAI из пилота в продакшен

Трудности перехода GenAI из пилотных проектов в продакшен

Многие компании сталкиваются с проблемой перевода проектов генеративного ИИ из стадии экспериментов в полноценное промышленное использование. Согласно недавнему исследованию, 92% организаций обеспокоены тем, что пилотные проекты GenAI развиваются без решения базовых проблем с данными. Более того, 67% не смогли масштабировать даже половину своих пилотов в продакшен. Эта проблема связана не столько с технологической зрелостью, сколько с готовностью и качеством исходных данных. Успех GenAI напрямую зависит от прочности его данных, которые в большинстве организаций остаются нестабильными.

Качество данных — основа эффективного GenAI

Модели GenAI эффективны ровно настолько, насколько качественны данные, на которых они обучаются. Известная истина «мусор на входе — мусор на выходе» сегодня актуальна как никогда. Без доверенных, полных, проверенных и объяснимых данных результаты GenAI часто бывают неточными, предвзятыми или непригодными.

Многие компании поспешили внедрять простые AI-решения, например чатботы, отвечающие на вопросы на основе внутренних документов. Хотя это улучшает клиентский опыт, такие решения требуют минимальных изменений в инфраструктуре данных и не решают более глубоких проблем с данными.

Для стратегического масштабирования GenAI в таких сферах, как здравоохранение, финансы или автоматизация цепочек поставок, нужен более высокий уровень зрелости данных. Главные препятствия — надежность данных (56% руководителей по данным), неполные данные (53%), вопросы конфиденциальности (50%) и пробелы в управлении AI (36%).

Необходимость управления данными

Чтобы продвинуть GenAI дальше пилотов, компании должны сделать управление данными стратегическим приоритетом. Важно ответить на вопросы:

Используются ли для обучения модели данные из правильных систем?
Удалена ли персональная информация и соблюдаются ли все нормы конфиденциальности?
Обеспечена ли прозрачность и прослеживаемость источников данных?
Документированы ли процессы работы с данными и проверены ли они на отсутствие предвзятости?

Управление данными должно стать частью корпоративной культуры. Это требует повышения AI-грамотности во всех командах. Закон ЕС об ИИ обязывает поставщиков и пользователей систем ИИ обеспечивать понимание сотрудниками принципов работы и ответственного использования ИИ. Кроме технических знаний, важно развивать навыки работы с данными, поскольку они неразрывно связаны с грамотным применением ИИ. При этом 47% компаний, планирующих увеличить инвестиции в управление данными, указывают на дефицит грамотности в этой области как на основное препятствие.

Ответственность и прозрачность ИИ

Современный ИИ должен быть не только работоспособным, но и подотчетным, объяснимым. Регуляторы, такие как ЕС и Великобритания, вводят требования прозрачности для ИИ с высоким уровнем риска. В 69 странах обсуждаются более 1000 законопроектов в этой сфере.

Потребители и заинтересованные стороны требуют справедливости, например, объяснения причин отказа в кредите или установления страховой премии. Для этого нужно иметь аудируемую историю данных, использованных при обучении модели. Отсутствие объяснимости ведет к потере доверия клиентов и юридическим рискам. Прослеживаемость данных и обоснование результатов — не просто пожелание, а требование соответствия.

С развитием GenAI в автономные агенты, принимающие решения и действия, требования к управлению данными становятся еще строже.

Создание надежного ИИ через управление данными

Для ответственного масштабирования GenAI рекомендуется единая стратегия данных, основанная на трех столпах:

Адаптация ИИ под бизнес: каталогизация данных в соответствии с ключевыми целями бизнеса, отражающая уникальные особенности и вызовы.
Установление доверия к ИИ: внедрение политик, стандартов и процессов для этичного и нормативного контроля ИИ.
Создание готовых к ИИ каналов данных: интеграция разнообразных источников данных в устойчивую основу с предустановленной связью с GenAI.

При правильной реализации управление данными ускоряет получение ценности от ИИ. Например, хедж-фонды используют GenAI для превосходства над аналитиками в прогнозировании акций и снижения затрат. Производственные компании оптимизируют цепочки поставок с помощью ИИ, быстро реагируя на геополитические и экологические изменения.

Будущее GenAI

Организации переходят от простых чатботов к трансформационным возможностям ИИ. От персонализации взаимодействия с клиентами до ускорения медицинских исследований и упрощения регулирования — GenAI демонстрирует потенциал во многих отраслях.

Все достижения зависят от прочных данных и грамотного управления ими. Хотя GenAI и автономные ИИ будут развиваться, человеческий контроль останется необходимым. Мы вступаем в эпоху, когда ИИ становится надежным помощником, а правильные инвестиции в качество данных, управление и культуру помогут вывести GenAI из пилотных проектов в полноценные решения.