Генеративный ИИ рассматривается как решение многих корпоративных проблем. Предприятия, стремящиеся демократизировать данные и аналитику в масштабе всего бизнеса, находят, что генеративный ИИ оказывается чрезвычайно плодотворным. Причина в том, что ИИ улучшает инструменты корпоративной аналитики, повышая их удобство и синтезируя информацию в удобном для использования виде, пишет на портале Datanami Аса Уиллок, вице-президент и генеральный менеджер по машинному обучению и ИИ компании Alteryx.

Стив Джобс однажды сравнил электромотор с демократизацией новых технологий. Когда электродвигатель был впервые изобретен, его можно было производить только в крупных масштабах на заводах. Эти устройства находили широкое применение, но требовали значительных ресурсов для обслуживания — от сложных ремней и шкивов до команды квалифицированных механиков. Создать настоящий долговременный эффект было невозможно. Со временем эти большие электродвигатели были уменьшены до устройств мощностью менее одной лошадиной силы и размножились до такой степени, что теперь в среднестатистическом доме их более 50.

Мы находимся на аналогичном перепутье с генеративным ИИ, где мы увидим, как эта новая технология распространится до такой степени, что будет применяться практически во всех возможных областях. Исследование, проведенное компанией Alteryx, показало, что почти 80% респондентов уже видят преимущества генеративного ИИ для достижения целей своей организации и прогнозируют, что в ближайшие три года использование генеративного ИИ в их организациях возрастет с 32 до 53%.

Ниже мы рассмотрим, как генеративный ИИ помогает раскрыть весь потенциал корпоративной аналитики. Для этого важно понять барьеры, с которыми сталкиваются многие организации, когда дело доходит до демократизации аналитики.

Определение барьеров

Внедрение аналитики в масштабах предприятия имеет решающее значение для расширения прав и возможностей сотрудников, особенно тех, кто работает в сфере бизнеса и, как правило, не обладает глубокими навыками работы с данными. Каждому руководителю направления необходимо принимать хорошо обоснованные решения, чтобы побеждать на все более конкурентном рынке. Это легче сказать, чем сделать. В большинстве случаев все можно свести к трем ключевым проблемам:

  • Люди. Предприятия, как правило, не располагают достаточным количеством специалистов по исследованию данных, ИИ или аналитике, чтобы удовлетворить спрос на инсайты на уровне всего бизнеса.
  • Системы. Чаще всего предприятия ограничены наличием разрозненных и унаследованных систем, которые с трудом справляются с современными бизнес-вопросами, не укладывающимися в рамки какой-либо одной корпоративной системы.
  • Данные. В связи с растущими сложностью и объемом данных предприятиям становится все сложнее извлекать из них максимальную пользу. Осмысленное использование данных часто оказывается медленным, болезненным и неэффективным занятием, оставляя нетронутой золотую жилу полезных данных.

Использование генеративного ИИ для повышения эффективности

Хорошая новость заключается в том, что генеративный ИИ может сыграть преобразующую роль в преодолении этих проблем. Его можно использовать, чтобы дать возможность большему количеству людей во всех сферах бизнеса использовать аналитику в процессе принятия повседневных решений.

Генеративный ИИ упрощает работу с аналитическими инструментами благодаря возможности использования интерфейсов на естественном языке, позволяя пользователям выполнять сложные задачи, используя естественный язык в качестве «языка кодирования». Много лет назад аналитические задачи можно было выполнить только с помощью кодирования — навыка, требующего специальных технических знаний, на освоение которого могут уйти годы. Затем визуальные инструменты сделали аналитику более доступной. Теперь генеративный ИИ еще больше меняет эту парадигму, позволяя пользователям легко задавать вопросы на естественном языке для выполнения аналитических задач.

Мы также видим огромные успехи в повышении качества автоматизации на всех этапах жизненного цикла аналитики данных. Инструменты ИИ могут переводить не только естественный язык. Владея широким спектром языков кодирования и форматов данных, ИИ может стать мощным инструментом автоматизации, быстро переводя заявленные предприятиями ожидания в системы исполнения, без необходимости разбираться в тонкостях их ручной настройки.

Баланс между генеративным ИИ и унифицированным аналитическим подходом

Как и любая новая технология, генеративный ИИ также сопряжен с рядом проблем, рисков и ограничений, препятствующих его широкому внедрению. К ним относятся опасения по поводу конфиденциальности данных, непомерных затрат, а также галлюцинаций или генерации ложной информации.

Ключ к балансу между преимуществами и потенциальными проблемами генеративного ИИ — это поиск решения или платформы, в которую встроены различные механизмы, способные контролировать эти аспекты и которая следует принципам ответственного ИИ. В качестве примера можно привести методы инженерии подсказок, которые делают результаты ИИ надежными и заслуживающими доверия, а также возможности управления данными и метаданными, которые обеспечивают надлежащее руководство данными. Более того, аналитика — идеальная область для применения ответственного ИИ, так как в ней всегда присутствует эксперт-аналитик, понимающий особенности данных организации, чтобы проверить результат. При наличии таких защитных механизмов корпоративного уровня компании смогут по-настоящему использовать потенциал генеративного ИИ для достижения новых высот извлечения ценности из данных.

Влияние генеративного ИИ на масштабирование и оптимизацию корпоративной аналитики очевидно. Располагая управляемыми решениями корпоративного уровня и целостным подходом, в котором приоритетом является демократизация доступа к данным и аналитике, компании смогут лучше использовать генеративный ИИ и раскрыть весь его потенциал для достижения лучших, более обоснованных результатов в бизнесе.