Благодаря возможностям создания кода и контента, а также таким инструментам, как Copilot, которые уже трансформируют способ работы людей, генеративный ИИ помогает организациям делать больше с данными и системами, чем когда-либо прежде, создавая реальную ценность.
В основе операций, ориентированных на ИИ, лежат данные. Это уже не просто стратегический актив — данные стали необходимостью для создания пути к успеху ИИ и получения долгосрочного конкурентного преимущества. Почти все (94%) руководители бизнеса признают необходимость инвестировать в платформы данных для реализации своих амбиций в области ИИ и масштабирования их на весь бизнес, но ошеломляющие 63% по-прежнему говорят, что не полностью доверяют данным, которые их бизнес использует сегодня.
Укрепление основ данных и оснащение сотрудников навыками для использования этих идей должны быть приоритетом для любой компании, которая надеется извлечь выгоду из этой технологии. Однако прохождение этого пути может быть сложным. Алан Гроган
Навигация по социальным ссылкам
Руководит деятельностью Microsoft Data в Avanade и Accenture. Приоритетность инвестиций в платформы данных
Реальность такова, что многие компании имеют дело с обширным и фрагментированным ландшафтом данных. Несогласованная информация, находящаяся в разных хранилищах, делает ее непригодной для ИИ, который процветает на чистых, однородных наборах данных. Получение чистых, хорошо поддерживаемых данных является важной задачей и инвестицией.
Трансформация, ориентированная на ИИ, касается не только технологий, а это значит, что все еще есть возможности трансформировать операционные модели с существующими инвестициями в ИТ и переосмысливать процессы, продукты и услуги с ИИ, чтобы открыть новую ценность для бизнеса. Но в конечном итоге лидеры должны отдавать приоритет инвестициям в платформы данных, если они надеются получить как краткосрочную, так и долгосрочную ценность от ИИ. Ориентация на людей — ключ
Платформы данных управляют корпоративными данными на единой, унифицированной основе, чтобы создать единый источник истины. Сильная платформа данных, дополненная пониманием сотрудниками быстрого проектирования и быстрых уточнений, повышает уверенность в результатах ИИ и поможет организациям быстрее осознать ценность.
Сделать ИИ доступным крайне важно. Организации должны поставить людей в центр своего пути к ИИ, снабдив сотрудников навыками доступа, интерпретации и эффективного использования данных. Это способствует формированию культуры принятия решений на основе данных, где идеи влияют на каждый шаг бизнес-процесса. Подпишитесь на рассылку новостей Ny Breaking и получайте ключевые новости, мнения, функции и советы, необходимые вашему бизнесу для успеха!
Такие инструменты, как Microsoft Fabric, могут преодолеть разрыв между человеческим и машинным интеллектом и облегчить бесшовную интеграцию ИИ в рабочие процессы. Объединяя данные и аналитику организации, такие инструменты становятся активами для всех сотрудников, обеспечивая более глубокий анализ данных, принятие решений на основе данных и автоматизацию рутинных задач. Это ускоряет реализацию ценности генеративного ИИ и позволяет организациям быстро внедрять новые инновации.
Управление данными также имеет решающее значение для обеспечения качества, согласованности и безопасности данных. Если точность данных сомнительна или риск использования ИИ кажется слишком высоким, сотрудники будут неохотно участвовать в инициативах ИИ. Руководители бизнеса должны внедрить надежные руководящие принципы, которые позволят сотрудникам доверять своим данным и уверенно использовать их для проектов ИИ. Формируя культуру, ориентированную на данные, сотрудники становятся активными участниками пути ИИ, внося свой вклад в раскрытие ценности. Использование генеративного ИИ для очистки данных
Основной проблемой для предприятий является то, что очистка и управление данными часто требуют больших ресурсов. Ручные процессы, включающие подробные проверки, выявление и исправление ошибок, не только отнимают много времени, но и подвержены человеческим ошибкам. Это может значительно замедлить разработку и внедрение ИИ, особенно для компаний, работающих с огромными и сложными наборами данных.
Генеративный ИИ предлагает прорывное решение этой болевой точки. Автоматизируя процесс очистки данных, эти инструменты могут значительно сократить время и ресурсы, необходимые для подготовки данных для моделей ИИ. Алгоритмы генеративного ИИ можно обучить выявлять распространенные несоответствия данных, такие как пропущенные значения, ошибки форматирования и дублирование. Анализируя исторические закономерности данных и обучаясь на основе предопределенных правил, эти модели ИИ могут отмечать несоответствия с высокой точностью, освобождая ученых-данных для сосредоточения на более важных стратегических задачах.
После выявления несоответствий генеративный ИИ может предлагать потенциальные исправления на основе контекста данных. Он может непрерывно учиться, и по мере обработки большего количества данных и получения обратной связи от экспертов-людей он становится все более искусным в выявлении новых типов несоответствий и предоставлении точных исправлений. Это непрерывное обучение гарантирует, что качество данных, передаваемых в модели ИИ, остается неизменно высоким.
Влияние использования генеративного ИИ для очистки данных будет далеко идущим. Так же, как роботизированная автоматизация процессов (RPA) произвела революцию в ручных процессах на основе детерминированных правил, помощники ИИ для управления данными будут выступать в качестве вторых пилотов для специалистов по данным. Ускоряя готовность фундамента данных, они позволят компаниям быстрее развертывать модели ИИ и быстрее получать плоды. Однако, чтобы максимизировать свое конкурентное преимущество и перейти от описательной аналитики к действительно предиктивному и предписывающему моделированию, тщательное выполнение будет иметь решающее значение.
Будущее принадлежит тем, кто использует силу данных для ИИ, и сейчас самое время для трансформации данных. Компании должны увеличить свои инвестиции в платформы данных, чтобы достичь единой, надежной основы данных. Только тогда они смогут реализовать свои амбиции в области ИИ и масштабировать их на все свои предприятия. Этот ориентированный на данные подход не только обеспечивает релевантность в быстро меняющемся цифровом ландшафте, но и продвигает компании к будущему, подпитываемому интеллектуальными идеями и принятием решений на основе данных. Мы выделили для вас лучшее программное обеспечение для баз данных.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights Ny BreakingPro, где мы представляем лучшие и самые яркие умы в технологическом секторе сегодня. Мнения, высказанные здесь, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения Ny BreakingPro или Future plc. Если вы заинтересованы в содействии, вы можете прочитать больше здесь: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
Статья добавлена ботом, с использованием машинного перевода : https://nybreaking.com/category/tech/
