Что такое готовые к ИИ данные?

Готовые к ИИ данные — это высококачественная, доступная и надежная информация, которую организации могут с уверенностью использовать для обучения и внедрения искусственного интеллекта (ИИ).

Правильно подготовленные и управляемые данные являются основополагающими для успеха ИИ, как гласит пословица: «мусор на входе — мусор на выходе». Данные, которые являются точными, полными и последовательными, способствуют улучшению производительности и увеличению продуктивности от применяемого ИИ. В то же время стратегия управления данными, обеспечивающая их надлежащее администрирование и защиту, помогает гарантировать соблюдение нормативных требований и защиту конфиденциальности пользователей.

Когда решения, принимаемые на основе ИИ, становятся конкурентным преимуществом, многие организации понимают, что традиционные практики управления данными могут быть недостаточными для получения готовых к ИИ данных. Согласно опросу IBM Institute for Business Value 2024 года, только 29% лидеров технологий уверены, что данные их предприятия соответствуют стандартам качества, доступности и безопасности, необходимым для эффективного масштабирования генеративного ИИ.

Для достижения и поддержания готовности данных к внедрению ИИ организации могут сосредоточиться на нескольких ключевых практиках управления данными: объединенный доступ, управление, безопасность и поддержка. Установив эти основные элементы, организации могут гарантировать, что их данные действительно готовы к ИИ, и, таким образом, преобразовать ИИ из дорогостоящего эксперимента в мощный источник ценности для бизнеса.

Почему важны готовые к ИИ данные?

Без надежных, высококачественных и хорошо управляемых данных результаты работы ИИ могут быть разочаровывающими — в лучшем случае, искажать информацию или представлять угрозу конфиденциальности — в худшем.

Готовые к ИИ данные помогают обеспечить, чтобы технологии ИИ приносили реальную бизнес-ценность и действенные инсайты, позволяя:

• Укрепление управления: Наборы данных, готовые к ИИ, изначально обеспечиваются политиками конфиденциальности данных и контролем качества, что помогает интегрировать управление в процессы и потоки данных с первого дня.
• Улучшение производительности моделей: Чистые, последовательные и хорошо разметленные данные помогают моделям избегать ошибок и предвзятостей, улучшая общую точность и производительность.
• Ускорение разработки ИИ: Установленные процессы работы с данными, готовыми к ИИ, упрощают разработку ИИ-решений, сокращая время, затрачиваемое на доступ, понимание и подготовку данных для ИИ.
• Масштабирование для будущих проектов: Правильно подготовленные и управляемые данные, готовые к ИИ, являются взаимозаменяемым и повторно используемым активом, который команды могут использовать снова и снова для новых и параллельных проектов ИИ.

Распространенные барьеры данных для готовности к ИИ

Организации, которые испытывают трудности с получением возврата от своих инициатив ИИ, часто сталкиваются с существенными барьерами, связанными с данными, для достижения истинной готовности к ИИ. К таким барьерам относятся:

• Распространение данных и фрагментация
• Плохое качество данных
• Операционные узкие места и недостаток навыков
• Риски безопасности и управления

Распространение данных и фрагментация

Данные, хранящиеся в мегахранилищах, являются проблемой современных экосистем данных. Их распространение вызвано несколькими факторами, от организационной структуры и культуры до сложности ИТ и нормативных ограничений. Эта фрагментация данных создает преграды как для повседневных операций, так и для стратегических инициатив, таких как ИИ.

Несогласованные данные очевидно неэффективны и часто неструктурированы, что требует дополнительных шагов для их эффективной подготовки и использования. Это затрудняет управление данными в соответствии с нормативными требованиями и политиками конфиденциальности. Эти проблемы существенно замедляют доступ к готовым к ИИ данным и их подготовку, что может привести к увеличению затрат и сложности программ ИИ.

Плохое качество данных

Проблемы с качеством данных возникают из множества источников. Хотя фрагментация и «сила дачи от данных» являются одним из примеров, другие распространенные причины включают несогласованные практики управления качеством данных, устаревшие системы и архитектуру, а также проблемы интеграции.

Даже самые передовые модели ИИ страдают от плохого качества данных, что приводит к ненадежным и искаженным результатам. Последствия могут быть серьезными: финансовые потери от провалившихся проектов ИИ, повреждение репутации из-за предвзятых решений или снижение доверия к общей ценности ИИ.

Операционные узкие места и недостаток навыков

Человеческий опыт остается критически важным для внедрения ИИ. Тем не менее, быстрому развитию ИИ и новых технологий присущи изменения в ролях и расширение разрыва в навыках в области ИИ. Многие организации отстают в обучении и повышении квалификации сотрудников, часто из-за неэффективных форматов обучения, ограничений бюджета или недостаточного доступа к инструментам и данным.

При отсутствии достаточного количества технических специалистов существующие команды данных могут почувствовать себя перегруженными. Им приходится управлять сложными, изолированными средами данных под давлением, чтобы быстро предоставить готовые к ИИ данные для критических проектов.

Риски безопасности и управления

С фрагментацией и сложностью данных возникает реальность, что чувствительные данные часто распределены по бизнес-единицам, платформам данных и репозиториям. Это вызывает проблемы с соблюдением требований, контролем доступа и доверием.

Масштабирование ИИ без надлежащей безопасности и управления увеличивает риски и сложности соблюдения требований. Организации, осознающие это препятствие, но испытывающие трудности с его устранением, могут столкнуться с замедлением своих проектов ИИ. Для тех, кто этого не осознает, риски накапливаются по мере продвижения вперед и масштабирования ИИ.

Неструктурированные данные и готовность к ИИ

Современный ИИ (особенно генеративный ИИ) зависит от больших объемов данных для обеспечения реальной ценности. К счастью, генерация данных не ограничивается крупными предприятиями. Организации всех размеров каждый год производят значительные объемы данных через свои веб-сайты, социальные сети, внутренние системы и взаимодействия с клиентами.

Тем не менее, большинство организаций недостаточно используют свои данные. По оценкам, только около 1% корпоративных данных используется в традиционных крупных языковых моделях (LLMs).

Почему позволять такому ценному топливу ИИ пропадать? Потому что большая часть корпоративных данных является неструктурированной. Она не имеет заранее определенного формата и поступает из различных источников данных, таких как PDF-документы, публикации в социальных сетях, изображения, мгновенные сообщения и электронные письма. Менее 1% этих неструктурированных данных находится в формате, подходящем для прямого потребления ИИ.

В то время как структурированные данные остаются чрезвычайно ценными, неиспользование потенциала неструктурированных данных — разнообразных, гибких и богатых инсайтами — является стратегической ошибкой и значительным барьером для расширения применения ИИ в бизнесе. Эта проблема отражается на печальных результатах в области ИИ: согласно исследованию IBM Institute for Business Value в 2025 году, лишь 16% инициатив ИИ достигли масштаба предприятия.

Теперь настал критический момент для бизнеса. Успех или неудача инициатив ИИ зависит от того, насколько эффективно организации управляют и подготавливают высококачественные данные — как структурированные, так и неструктурированные — для применения ИИ.

Что делает данные готовыми к ИИ?

Данные, обладающие следующими характеристиками, могут поддерживать надежные, достоверные и ценные случаи использования ИИ:

• Объединенные и доступные
• Управляемые
• Защищенные
• Поддерживаемые

Объединенные и доступные

ИИ не может действовать на основе того, что ему недоступно. Первый важный шаг к готовности к ИИ — это создание объединенного доступа к корпоративным данным. Это означает необходимость устранения силосов и создания единого управляемого представления информации, размеченной по базам данных, озерам данных, приложениям и репозиториям документов.

Чем шире доступ, тем больше данных можно использовать для извлечения ценности и инсайтов. ИИ может не только предоставлять внутренние ответы, но и улучшать клиентский опыт или операционную эффективность.

Объединенный доступ к данным также преобразует изолированные данные в повторно используемые активы, с которыми легче и более экономически эффективно работать. Это поддерживает несколько потоков работы и позволяет добиться экономии на масштабе, превращая данные в стратегический ресурс.

Технологии, такие как интеграция данных и архитектуры облака, делают объединенный доступ возможным:

• Интеграция данных преобразует и гармонизирует данные из гибридных и многоклаудных сред в единые, согласованные форматы, готовые к использованию в ИИ. Интеграция данных в реальном времени особенно поддерживает случаи использования ИИ и автоматизации.
• Облачные хранилища создают виртуализованный, объединенный обзор всех корпоративных данных, не перемещая их физически. Они комбинируют возможности, такие как каталоги данных, федеративная метаданные, интеграция данных, виртуализация и машинное обучение, чтобы помочь пользователям быстро находить, получать доступ и использовать готовые к ИИ данные.

Управляемые

Эффективное управление данными помогает обеспечивать целостность, безопасность, качество и доступность данных посредством четких политик, процессов и стандартов. Надежная основа управления преобразует корпоративные данные в высококачественные, надежные активы, готовые к ИИ, что является необходимым для ответственного развития ИИ.

Законы о конфиденциальности данных и нормативные акты, касающиеся ИИ, быстро развиваются и часто требуют детальной документации моделей. Это включает в себя информацию о происхождении, восходящей линии и пригодности данных — с серьезными штрафами за несоблюдение требований. Например, согласно Закону о ИИ ЕС, штрафы могут достигать €35 миллионов или 7% от годового оборота компании по всему миру, в зависимости от нарушения.

Также растут беспокойства по поводу предвзятости и точности, почти половина опрошенных CEO выражает опасения по поводу этих рисков. В высокострессовых отраслях, таких как здравоохранение и финансы, где ИИ может влиять на критические решения, надежное управление данными критически важно для обеспечения справедливости и доверия.

Сильные рамки управления снижают эти риски и поддерживают высокое качество данных за счет мер, таких как:

• Контроль доступа, прослеживаемость документов и рекомендации по использованию, поддерживающие конфиденциальность данных и соблюдение нормативных требований
• Ясные и исполнимые стандарты на протяжении всего жизненного цикла ИИ и автоматические инструменты обнаружения предвзятости для справедливых и точных практик работы с данными
• Решения для очистки данных, проверки качества данных и наблюдаемости данных, которые помогают обеспечивать точность, чистоту и актуальность данных
• Инструменты управления метаданными, которые каталогизируют наборы данных с помощью описательных, структурных и административных метаданных, так что модели ИИ обучаются на точной и релевантной информации

Защищенные

Хотя безопасность данных часто считается частью более широкого управления, она требует особого внимания, когда речь идет о данных, готовых к ИИ. Генеративный ИИ представляет собой новые проблемы безопасности данных, такие как утечка данных и атаки с подменой запросов, которые требуют проактивного подхода.

Одна утечка данных может существенно повредить финансовому состоянию организации. Согласно отчету IBM о стоимости утечки данных в 2025 году, глобальная средняя стоимость утечки данных достигла ?,4 миллиона.

Чтобы обеспечить безопасность данных на протяжении всего жизненного цикла ИИ (от сбора и подготовки до обучения и утилизации), организациям следует учитывать три ключевое принципа безопасности данных: обнаружение, защита и мониторинг.

• Обнаружение: Невозможно защитить то, о чем не знаешь. Процессы обнаружения и классификации помогают организациям идентифицировать чувствительные данные и назначать их соответствующим образом по типу, чувствительности и уровню риска. Эта видимость поддерживает ответственное использование данных и соблюдение правовых норм в области конфиденциальности данных.
• Защита: Надежные меры защиты обеспечивают данными и их доступность. Эти практики включают брандмауэры, шифрование, безопасность конечных точек, резервное копирование данных, планы обеспечения бизнес-непрерывности и восстановления после катастроф, а также услуги как восстановление после катастроф как услуга (DRaaS).
• Мониторинг: Непрерывный мониторинг, основанный на ИИ, предоставляет полное представление о деятельности данных на предприятиях. Анализируя активность, платформы мониторинга могут помочь выявить и отметить необычное поведение или модели, а также предотвратить неправильное использование данных.

Поддерживаемые

Готовые к ИИ данные не имеют ценности в вакууме. Они приносят реальное воздействие только тогда, когда поддерживаются соответствующими человеческими навыками и инфраструктурой данных.

Для успешного внедрения и масштабирования систем ИИ команды в разных функциях потребуют различного уровня обучения и повышения квалификации. Сотрудники должны развивать основное понимание концепций ИИ, рабочих процессов, принятия решений и ответственного использования.

Хотя не каждый должен становиться специалистом по данным, дух грамотности в области данных и демократизации данных может наделить людей уверенностью в использовании приложений ИИ и принятии основанных на данных решений. Кроме того, обучение в области этики ИИ и выявления предвзятости может укрепить управление для надежных механизмов ИИ.

Организациям также следует учитывать, готово ли их хранилище данных к требованиям производительности и емкости для рабочих нагрузок ИИ. Большие языковые модели, в частности, требуют значительных ресурсов хранения в различных средах. Чтобы удовлетворить эти потребности, многие организации сегодня принимают решения по хранению, такие как облачное объектное хранилище, флеш-накопители и озера данных, склады и «озерные дома».

Прокомментировать в Телеграм: https://t.me/n8nhow

Подписаться на канал обучения n8n: https://t.me/n8ncoaching