Куда бы вы ни посмотрели, разговор об ИИ несет одно и то же: успех зависит от хороших данных. Это стало мантрой каждого зала заседаний и конференций.
Компании вкладывают миллионы в очистку, маркировку и организацию данных, полагая, что трансформация ИИ последует, когда это будет правильно.
Но эта вера неполна. Очистка и сбор данных — это нулевой шаг. Без необходимых технологий, архитектуры и эксплуатационной готовности даже самый чистый набор данных не сможет продвинуть бизнес вперед.
Директор по продуктам и технологиям, CBTS.
Опрос Gartner показал, что 63% компаний либо не имеют подходящих методов управления данными для ИИ, либо не уверены, есть ли они у них.
Но даже если компании не знают, с чего начать переход от данных к трансформации ИИ, существует простая стратегия, которую каждая компания может использовать для достижения бизнес-результатов.
Почему прогресс останавливается на нулевом этапе
Прогресс останавливается, когда возникает разрыв между уровнями данных и активацией – стратегия, технология, модернизация, Визуализация и подготовка. Некоторые компании разрабатывают амбициозную стратегию обработки данных, которая никогда не привязана к измеримым бизнес-результатам.
Другие собирают и хранят огромные объемы информации, не имея плана, как она будет передаваться между системами. В большинстве случаев устаревшая ИТ-инфраструктура делает модернизацию практически невозможной, а группы обработки данных остаются изолированными от лиц, принимающих решения.
Еще одним распространенным препятствием является отсутствие навыков или опыта. В компаниях могут быть аналитики данных, которые могут интерпретировать информационные панели, но им не хватает инженеров данных и архитекторов, которые могут построить конвейеры и структуры управления, которые сделают аналитическую информацию надежной и масштабируемой. Когда существует нехватка талантов, компании застревают на какой-то части процесса.
Это блокирует не только более глубокое понимание цифр; это препятствует инновациям в этих компаниях. Почти половина руководителей, участвовавших в опросе IBM, заявили, что проблемы с данными по-прежнему являются препятствием для внедрения агентного ИИ в их организациях.
Если команды не могут доверять своим данным, они не смогут использовать их для разработки стратегии ИИ, даже если на это оказывается давление сверху. Возможно, ИИ — самая яркая тема, о которой все хотят поговорить, но именно «скучность» заставляет его работать.
Превратите данные в реальные бизнес-результаты
Решение этой проблемы не обязательно требует найма целого отдела или инвестиций в десятки новых инструментов обработки данных, но оно требует изменения в том, как компании думают о готовности. Настоящая готовность начинается с проектирования операций с данными Следите за результатами бизнеса.
Компании, достигшие зрелости в этой области, рассматривают инженерию и архитектуру как бизнес-дисциплины. Они определяют четкое право собственности на конвейеры данных, с самого начала устанавливают управление и модернизируют инфраструктуру, чтобы данные можно было передавать безопасно и эффективно.
Когда все эти элементы созданы, бизнес-результаты последуют. В некоторых компаниях объединение данных о производстве и техническом обслуживании привело к сокращению времени простоев и увеличению пропускной способности — реальный доход увеличивается от систем, которые наконец-то могут обмениваться данными.
В других странах объединение финансовых и операционных данных позволило устранить дублирование лицензий на программное обеспечение и снизить затраты на инфраструктуру. Это может привести к экономии десятков тысяч долларов в месяц. Видимость способствует этой экономии.
Риск также резко снижается, когда управление и наблюдаемость интегрированы в повседневную деятельность. Лидеры доверяют тому, что видят, и могут продемонстрировать честность каждого решения. Кроме того, когда данные объединяются, компании могут заранее выявлять уязвимости и значительно снижать вероятность нарушения кибербезопасности.
Хотя многие компании пытаются собрать эти уровни собственными силами, большинство в конечном итоге осознают, что им нужен партнер, который сможет управлять всем процессом — от стратегии до архитектуры, модернизации и готовности к искусственному интеллекту. Правильный партнер приносит с собой структуру, талант и повторяемые процессы, которые превращают готовность в результаты.
Скорость превосходит размер
Когда у компаний есть такая основа, они могут быстро перейти от идей к реализации. Небольшие компании с современной архитектурой данных уже превосходят гораздо более крупных конкурентов, обремененных устаревшими системами. Когда данные циркулируют свободно, принятие решений ускоряется, прогнозы становятся точнее, а уровень автоматизации возрастает.
На кону теперь стоят навыки искусственного интеллекта. Исполнение ИИ — это то, что отличает компании, которые идут вперед, от компаний с неудачными проектами. В гонке за трансформацию ИИ победители не будут располагать наибольшим количеством данных; Они будут теми, кто построил самую быструю машину и знал, как довести ее до финиша.
Ознакомьтесь с нашим списком лучших программ для автоматизации ИТ..
