Подготовка ваших данных в условиях обострения конкуренции в области ИИ

Всего несколько месяцев в 2025 году, а глобальная гонка по инновациям в области ИИ уже принесла ряд значительных достижений. Недавно запуск DeepSeek в Китае вызвал дискуссии о нисходящей тенденции затрат на ИИ для бизнеса, и это произошло всего через несколько недель после того, как правительство Великобритании изложило свои планы по превращению страны в сверхдержаву в области ИИ. Мы наблюдаем столкновение политики ИИ и реакции бизнеса, и обещанные правительством Великобритании улучшения инфраструктуры создадут новую срочность в создании или внедрении решений, которые смогут воспользоваться этим преимуществом. Но готовы ли предприятия?

Хотя организации могут уже использовать ИИ в различных областях для повышения производительности и принятия более взвешенных решений, чтобы эти достижения улучшились в соответствии с быстрым развитием технологий, им необходимо рассмотреть один ключевой фактор: качество своих данных.

Три элемента «хороших» данных

Существует три столпа, которые лежат в основе сильных фундаментальных данных для ИИ: качество данных, контекст и стратегический подход к их сбору. Эти факторы определяют, насколько эффективно организации могут использовать глобальные достижения в области искусственного интеллекта.

1. Качество данных

Качественные данные представляют собой точные и актуальные сведения, которые позволяют моделям ИИ генерировать надежные прогнозы и рекомендации. Без качественных данных система не сможет дать правильный ответ.

2. Контекст

Контекст помогает моделям ИИ понимать, в каких условиях они будут применяться, что позволяет им генерировать более персонализированные и значимые результаты. Например, модель ИИ должна учитывать прошлые взаимодействия с клиентами для эффективного решения их проблем.

3. Стратегический подход к сбору данных

Стратегический подход к сбору данных включает систематическую и целенаправленную коллекцию информации, которая позволяет организациям создать прочный фундамент для использования ИИ.

Почему данные важны - сейчас и в будущем

Никакая государственная поддержка не изменит фундаментального принципа: для получения точных и действенных результатов решения ИИ уровня предприятия должны получать правильные данные. Без стратегического подхода к сбору данных даже самая технологически продвинутая платформа окажется недостаточной.

Ограниченные или неточные данные приведут к тому, что приложение ИИ будет производить ненадежные или поверхностные результаты. С другой стороны, стратегия ИИ, построенная на прочных фундаментах данных, позволяет организациям получать доступ к более глубоким и актуальным сведениям.

Нет лёгких путей к успеху с ИИ. Все, что построено на шатких основаниях, рискует недооценить свои возможности. Существует еще так много потенциала, который нужно раскрыть, но многие организации все еще не ставят себя в положение, чтобы полностью реализовать его.

Организации, которые сделают это правильно, смогут применять ИИ к существующим операциям более эффективно и получить конкурентное преимущество при использовании глобальной гонки за построение необходимой инфраструктуры.