Жасанды интеллект (AI) арқылы іскерлік құндылықты жасаудың елемеуге болмайтын іргелі негізі бар: AI нені қоректендіреді. Бұл технологиялық төңкеріс елестету мүмкін емес артықшылықтар әкелді және компаниялардың өз стратегияларында деректерге қалай қарайтынын толығымен өзгертті. Дегенмен, бұл трансформациялық инновацияның компаниялар үшін шынымен өзекті болуы үшін әлі көп жол бар. Көптеген жасанды интеллект жүйелері әлі де дұрыс емес немесе өте төмен сапалы ақпаратпен қамтамасыз етіледі. Нәтижесінде, олар бірдей деңгейдегі нәтижелерді ғана береді. Белгілі « қоқыс кірді, қоқыс шығады » деген ұғым ешқашан шындыққа айналған емес.
Генеративті AI-дағы жетістіктер мен есептеу қуатының жоғарылауымен біз ерекше ауқымда ақпарат пен контексттің генерациясының куәсі болып отырмыз. Осы әлеуетті толық пайдалану үшін AI-ны қолдау үшін дәл және сенімді деректерді пайдалану маңызды. Өйткені, деректер AI алгоритмдерін қуаттандыратын отын болып табылады, сондықтан сенімді деректер базасына инвестиция салмайтын компаниялар мен ұйымдар бұл шешімдерді енгізуде баяу болуы мүмкін. Немесе одан да сорақысы, олар технологияны қате қабылдап, бұл бастаманы үлкен мәселеге айналдыруы мүмкін.
AI дәл және пайдалы нәтижелер беруі үшін оны қолдайтын деректер қателерсіз немесе бұрмалануларсыз нарық пен компанияның шындығын көрсетуі керек. Бұл біржақтылықты азайту және қолданбалардың әділетсіз шешімдер қабылдауға бейімділігін қамтамасыз ету үшін әртүрлі көздерден жиналған әртүрлі деректерді қажет етеді. Сонымен қатар, ақпараттың үнемі жаңартылуы мен дұрыстығын ескеру қажет, өйткені ескірген немесе дұрыс емес деректер оның сенімділігіне нұқсан келтіретін дәл емес жауаптарды береді. Жаңартылған деректер AI үлгілеріне трендтерді бақылауға, бірнеше сценарийлерге бейімделуге және мүмкін болатын ең жақсы нәтижелерді беруге мүмкіндік береді.
Қаржы нарығында, мысалы, дұрыс емес деректер несиелік тәуекелді талдау мен болжамдардың жеткіліксіздігіне әкелуі мүмкін, бұл дефолтқа ұшыраған клиенттер үшін несиені мақұлдауға немесе жақсы төлеушілер үшін бас тартуға әкеледі. Логистикалық секторда ескірген және сапасыз ақпарат қоймада жоқ өнімді сатумен дистрибуция проблемаларын тудырады, бұл жеткізудің кешігуіне және соның салдарынан тұтынушылардың жоғалуына әкеледі.
Деректер қауіпсіздігі де маңызды. Жасанды интеллект қолданбаларында деректерді осал қалдыру сейф есігін ашық қалдыру, оны құпия ақпаратты ұрлау немесе біржақтылық жасау үшін жүйелерді манипуляциялау сияқты. Тек қауіпсіздік арқылы ғана құпиялылықты қорғауға, үлгі тұтастығын сақтауға және оның жауапты дамуын қамтамасыз етуге болады.
Жасанды интеллектке дайын деректер де жүйеде анықталатын және қолжетімді болуы керек, әйтпесе ол құлыпталған кітаптарға толы кітапхананың баламасы болады. Білім бар, бірақ оны пайдалану мүмкін емес. Дегенмен, дұрыс адамдар мен аймақтарға қолжетімділікті беру қажеттілігін атап өту маңызды. Дәл сол деректерге тұтастай бір аймақ арқылы қол жеткізуге болады, яғни толық және егжей-тегжейлі. Басқасында деректердің қысқаша мазмұнына ғана рұқсат берілуі мүмкін. Берілген деректер бөлігі әрқашан барлығына бірдей қолжетімді бола бермейді. Іскерлік және техникалық метадеректерді пайдалану арқылы мүмкін болатын сәйкестендірілетін ақпарат машиналық оқытудың және генеративті AI-ның шынайы әлеуетін ашады, бұл құралдарға үйренуге, бейімдеуге және инновациялық түсініктер жасауға мүмкіндік береді.
Соңында, деректер машиналық оқыту эксперименттері немесе Үлкен тілді модельдеу (LLM) қолданбалары үшін дұрыс пішімде болуы керек. Ақпаратты оңай сіңімді ету осы AI жүйелерінің әлеуетін ашуға көмектеседі, оларды біркелкі қабылдауға және өңдеуге және оны интеллектуалды және шығармашылық әрекеттерге айналдыруға мүмкіндік береді.
Жасанды интеллекттің бизнестегі әлеуетін барынша арттыру жолы сөзсіз оны қамтамасыз ететін деректердің сапасын қамтиды. Мықты, қауіпсіз және жаңартылған дерекқордың маңыздылығын түсінетін компаниялар мен ұйымдар AI-ны стратегиялық одақтас пен нарықты саралаушыға айналдырып, бәсекелестік артықшылыққа ие болады. Инновацияның бұл жаңа дәуірінде біз компаниялардан AI машинасын дұрыс бағытта жылжыту, бизнеске жаңа перспектива әкелу үшін дұрыс ингредиентке – өз деректеріне инвестиция салуды талап етіп жатырмыз.
