Корпорации активно инвестируют в искусственный интеллект, но сталкиваются с неожиданным барьером — несостоятельной инфраструктурой данных.
Несмотря на значительные вложения в ИИ, многие организации не могут масштабировать технологии из-за низкого качества данных, их фрагментированности и устаревших хранилищ. Проблема заключается не в алгоритмах, а в том, что данные, на которых они работают, неполные, недоступные или плохо структурированы.
По словам аналитиков, руководители переоценивают зрелость своих систем данных. Исследования показывают, что 77% компаний сталкиваются с трудностями при интеграции ИИ из-за проблем с данными, а 80% не имеют стратегического подхода к управлению информацией.
«Организации тратят миллионы на ИИ, но забывают, что ИИ — это голодная технология, и без качественных данных она не работает», — комментирует ситуацию специалист по цифровой трансформации.
Дополнительные трудности создают разрозненные хранилища информации, отсутствующие стандарты и перегруженность ИТ-инфраструктуры. Эксперты подчеркивают, что без фундаментальной реформы подходов к данным говорить о масштабном внедрении ИИ рано.
Прогнозы также неутешительные: без улучшения управления данными эффективность ИИ-решений будет ограниченной, а инвестиции в технологии — неоправданными.
