Данные уже давно играют важную роль в успехе бизнес-инициатив. Cо стремительным развитием искусственного интеллекта они стали играть еще более важную роль. При этом, согласно новому исследованию Salesforce и Tableau «State of Data and Analytic», одним из главных препятствий на пути реализации всего потенциала ИИ является управление данными и их эффективное использование для нужд бизнеса, сообщает портал Datanami.

Отчет составлен на основе опроса более 11 тыс. руководителей в областях информационных технологий, аналитики и бизнеса из 18 стран с целью выяснить, как компании ориентируются в быстро меняющемся ландшафте ИИ.

По словам директора по данным Salesforce Венди Батчелдер, «ИИ-революция — это фактически революция данных, а стратегия компании в области ИИ сильна лишь настолько, насколько сильна ее стратегия данных, в основе которой лежит доверие».

Прочная основа данных способствует развитию ИИ

Развитие ИИ идет быстрыми темпами, и команды, занимающиеся управлением данными, ощущают давление, связанное с обеспечением алгоритмами и высококачественными данными. Почти 9 из 10 (87%) руководителей ИТ- и аналитических подразделений считают, что в связи с развитием ИИ управление данными становится более приоритетной задачей.

Более девяти из десяти (91%) бизнес-руководителей полагают, что генеративный ИИ принесет пользу их организации, однако они обеспокоены тем, сможет ли их организация ее извлечь. Первопроходцы генеративного ИИ уже отмечают положительные результаты, такие как повышение удовлетворенности клиентов. Неудивительно, что первые успехи некоторых организаций привели к тому, что более трех четвертей бизнес-руководителей (77%) опасаются, что их компания упускает преимущества генеративного ИИ.

Согласно отчету, основным препятствием на пути к получению максимальной отдачи от генеративного ИИ является отсутствие единой стратегии работы с данными, интегрирующей генеративный ИИ в существующий технологический стек. 86% процентов респондентов считают, что результаты работы ИИ хороши лишь настолько, насколько хороши исходные данные. Существуют также некоторые этические проблемы, связанные с использованием ИИ, и обеспокоенность в том, что генеративный ИИ может привести к неточным результатам.

В отчете подчеркивается важность зрелости данных как признака готовности к использованию ИИ. Организации, обладающие более высоким уровнем зрелости данных, более позитивно оценивают качество данных, технологическую инфраструктуру и ИИ-стратегию.

Полный потенциал данных остается недостижимым

Хотя бизнес-руководители понимают, что данные — это ключ к получению преимуществ ИИ, существует значительное несоответствие между стратегией использования данных и целями бизнеса. Согласно отчету, многие руководители направлений бизнеса (41%) считают, что их стратегия в области данных частично или совсем не соответствует бизнес-целям. Аналогичным образом, 37% руководителей аналитических и ИТ-подразделений также видят возможности для улучшения ситуации.

Основными причинами такого несоответствия являются отсутствие общих KPI для всех команд, работа с чрезмерными объемами данных и угрозы безопасности. Руководители технических и бизнес-подразделений обеспокоены тем, что интеграция новых источников данных может повысить уязвимость системы безопасности.

Недостаточная видимость данных также является одной из причин беспокойства бизнес-руководителей по поводу угроз безопасности. Почти половина (45%) руководителей аналитических и ИТ-подразделений утверждают, что они частично или совсем не видят, как используются данные в их организации.

Больше всего уверены в качестве данных (57%) наиболее близкие к данным команды, включая аналитиков и ИТ-специалистов,. Это говорит о возможности привить уверенность в качестве данных другим командам, включая маркетинг, продажи и сервисные службы.

Путь к успеху в области данных и ИИ извилист

Повышение уверенности в точности данных — это не просто техническое решение, оно требует изменения менталитета. Необходимо коллективное изменение поведения и убеждений относительно важности данных. Хорошая новость заключается в том, что руководители аналитических и ИТ-подразделений принимают меры. Почти 80% из них планируют увеличить бюджет на обучение и развитие в области данных.

Результаты отчета показывают, что управление данными может играть ключевую роль в обеспечении достоверности данных: 85% руководителей аналитических и ИТ-подразделений используют управление данными для количественной оценки и повышения качества данных.

«Обеспечение управления данными — самое важное, что может предпринять компания для успешного внедрения генеративного ИИ, — говорит Батчелдер. — Для эффективного управления данными руководители должны использовать администрирование данных стратегически и больше инвестировать в сильную культуру».

В отчете отмечается, что руководители аналитических и ИТ-подразделений опираются на облачные решения для снижения гравитации данных (концепция, согласно которой данные имеют массу и при увеличении этой массы привлекаются дополнительные ресурсы, что делает управление данными более сложным и дорогостоящим).

Для снижения угрозы гравитации данных руководители аналитических и ИТ-подразделений полагаются на улучшение инфраструктуры (44%), использование нескольких облачных провайдеров (41%) и применение децентрализованных или распределенных решений для хранения данных (40%).

В перспективе компаниям необходимо преодолеть ряд препятствий, чтобы полностью раскрыть потенциал ИИ. Отчет свидетельствует о том, что руководители компаний знают о ключевых проблемах и понимают, какие инструменты могут помочь им добиться успеха в использовании возможностей технологий ИИ.