“Sem dados de qualidade, não há IA inteligente”, alerta vice-presidente da Red Hat

Гонка за прийняття та впровадження штучний інтелект (IA) прискорюється, але не всі організації готові перетворити технологію на конкурентну перевагу. це IDC Він прогнозує, що 2026 рік стане роком, протягом якого ринок перейде від експериментів до впровадження в масштабі штучного інтелекту. Однак цей поворот буде викликом для сильних. Лідерам технологій доводиться зіткнутися зі складними місяцями, для яких знадобиться стратегія та розум. 

Згідно з корабельник, хоча CIO мають більше бюджету, щоб перетворити штучний інтелект у реальність, буде більше волатильності та тиску для конкретних результатів. Якщо, з одного боку, ентузіазм зростає, з іншого боку, збільшується сприйняття, що реальний диференціал не в самому ШІ, а в даних, які використовуються для навчання моделей. “Якщо гравець на полі не в змозі домінувати над м’ячем, він навряд чи зможе досягти воріт. Те ж саме стосується ШІ. Без якісних даних і добре ‘домінованих’ немає інтелектуального штучного інтелекту для компаній”, – говорить Гілсон Магалхес, віце-президент і генеральний менеджер Red Hat для Латинської Америки.

На думку керівника, 2026 рік стане поворотним. ІТ-лідерам потрібно буде перевизначити успіх проектів, переходячи від фокусування на операційній ефективності до визначення пріоритетів стратегічного та вимірюваного впливу. Це передбачає управління даними та розумний вибір інформації, яка використовується для створення досвіду користувачів і уникнення дорогих помилок. “Недостатньо використовувати інструменти; потрібно буде перебудувати подорожі, налаштувати взаємодію в режимі реального часу та перепроектувати операції за допомогою вбудованого штучного інтелекту від заводу до фабрики до керівництва. І все починається з добре задокументованих даних і чіткої стратегії”, – говорить

Дані під контролем: ера цифрового суверенітету

Зростаюче регулювання конфіденційності та безпеки даних стимулює тенденцію, яка, як очікується, посилиться ще більше у 2026 році: суверен. Концепція, яка спрямована на забезпечення того, щоб дані та моделі ШІ залишалися під національною або регіональною юрисдикцією, відображає стратегічну турботу про дотримання, безпеку та довіру.

Для Магальяеса цифровий суверенітет буде вирішальним у наступному десятилітті. “Компанії, які оволодіють своїми даними, розуміють, де вони знаходяться, як вони обробляються, що вони представляють, як вони впливають на бізнес і з ким вони спільні, матимуть величезну конкурентну перевагу. ШІ залежить від контексту, а контекст залежить від даних, які правильні та використовуються з метою”, – каже він. 

На думку виконавчої влади, першим кроком до ефективного оволодіння даними є розуміння того, що не все, що входить в модель, є істинним і що якість відповідей безпосередньо залежить від якості та цілісності даних. Тут вступає в гру так звана цифрова помилка, хибне відчуття впевненості, яке виникає, коли ми надамо ШІ неповною, упередженою чи неправильною інформацією, і ми сліпо довіряємо тому, що вона дає. “Ця помилка є не просто технічним ризиком, а стратегічним ризиком. Якщо критичні рішення щодо бізнесу, державної політики, охорони здоров’я чи освіти базуються на моделі, навальній з неповними або забрудненими даними, ми будемо інституціалізувати помилку. Ще гірше: підійматися на нього з потужністю автоматизації”, – попереджає він.

Для боротьби з цим ризиком потрібні три стовпи: суворий кураторство даних, прозорість джерел і процесів і постійне критичне мислення. Коротше кажучи, ШІ має сенс лише з надійним управлінням даними. занепокоєння, яке вже є на ринку. відповідно до IDC, у 2026 році понад 30% організацій, які використовують Advanced AI для виробництва своїх продуктів або послуг, розкриють джерела даних, які використовуються для навчання своїх моделей.

Сучасна інфраструктура та розумний висновок

У цьому контексті Відкриті платформи і гібриди виділяються шляхом поєднання моделей штучного інтелекту з автоматизацією та управлінням даними. Прикладом є Red Hat AI 3, представлений під час саміту Red Hat: Connect, серії заходів, які проводить Red Hat у більш ніж 60 країнах, сім з них у Латинській Америці. 

З виданнями в Сан-Паулу, Буенос-Айресі, Сантьяго, Мехіко, Монтевідео, Лімі та Богота, події зібрали експертів і керівників, щоб обговорити проблеми та можливості використання ШІ з точки зору відкритого джерела. “Наступною фазою штучного інтелекту буде гібридний, відкритий і спільний, заснований на взаємодії, прозорості та спільному створенні. Це те, у що ми віримо, і це те, чим ми ділимося з нашими клієнтами та партнерами”, – каже Магалхьос. 

Ще одним родзинкою зустрічей було висновок, Операційний етап ШІ, коли моделі застосовують те, що вони навчилися в реальних ситуаціях. Він швидко розвивався і став ключовим гравцем для швидших і точніших рішень у різних галузях. У здоров’ї, наприклад, це допомагає лікарям визначити закономірності та аномалії в історії пацієнта. У фінансовому секторі він виявляє незвичайні помилки та поведінку в режимі реального часу, запобігаючи шахрайству та оптимізації послуг. Від транснаціональних компаній до малого бізнесу, висновок – це те, що визначає ефективність, точність і реальну цінність розгортання ШІ.

Згідно з Гартнер, до 2028 року більше 80% з прискорених обчислювальних ресурсів, які використовуються для навчання, буде перенаправлено на висновок. “Майбутнє ШІ визначається не моделями, а тим, що ви робите з ними”, — резюмує Магальос.

Нова архітектура бізнесу, керована розумними агентами

Наступного року також слід відзначити консолідацію Агенти як частина інфраструктури та корпоративних додатків. Гартнер Він прогнозує, що до кінця 2026 року 40% корпоративного програмного забезпечення матиме пряму інтеграцію з інтелектуальними агентами.

Ці агенти, здатні працювати з автономією та вчитися на основі даних, вже розширюються в таких секторах, як роздрібна торгівля, фінанси та виробництво, і можуть збільшити приблизно 301 т 3 т доходів від корпоративного програмного забезпечення до 2035 року, що перевищує 450 мільярдів доларів США. Початковий вплив буде більш помітним у сферах, орієнтованих на клієнтів, з чат-ботами та розумними помічниками, які перетинають історію, уподобання та поведінку в реальному часі.

“Ці взаємодії, адаптовані до контексту, вимагатимуть від компаній переосмислити не лише те, що вони продають, але й те, як вони продають, за допомогою яких каналів і як вони спілкуються зі своїми клієнтами”, – пояснює керівник. “Конкурентна різниця стане тим, наскільки ваш ШІ розуміє — і поважає — людську поведінку”.

Такі інструменти, як chatgpt, вже показують цей потенціал. “Споживач знаходиться в магазині, розмовляє з рішенням і отримує персоналізовану рекомендацію в режимі реального часу. Це не магія. Це дані, знання, агенти та висновки”, – каже Магалхес.

Інтелектуальна автоматизація

Іншою тенденцією, що розширюється, є так званий фізичний ШІ, який переносить розвідку в реальний світ через інтеграцію з робототехнікою, автономними транспортними засобами, Інтернетом речей і цифровими близнюками. За даними Deloitte, до 2026 року ця конвергенція повинна підвищити ефективність і безпеку в секторах, які раніше були обмежені складністю або вартістю автоматизації.

Однак ця еволюція не означає, що автоматизація Традиційне буде залишено. зовсім навпаки. Гартнер За оцінками, до 2026 року 30% компаній автоматизує більше половини своєї мережевої діяльності на основі штучного інтелекту. “Ця модернізація інфраструктури є основою нової цифрової економіки. Це означає усунення силосів, інтеграцію хмар, переосмислення ролі даних і доведення автоматизації до центру операції”, – говорить віце-президент Red Hat для Латинської Америки.

Звіт про Маккінсі Це показує, що організації, які інтегрують ШІ зі своїми процесами автоматизації, можуть в середньому підвищити продуктивність на 35% і знизити експлуатаційні витрати до 20%. Але реальна різниця полягає в здатності вчитися та постійно винаходити себе.

У цьому сенсі рішення з відкритим кодом для бізнесу, такі як платформа автоматизації Red Hat Ansible, стають стратегічними союзниками. Вони дозволяють розширювати автоматизацію доменів, організовувати робочі процеси та оптимізувати ІТ-операції безпечно та гнучко. Крім того, вони допомагають посилити кібербезпеку, виявляти та реагувати на загрози набагато більшою спритністю.

Для Magalhães для розвитку штучного інтелекту знадобиться нова бізнес-архітектура, заснована на трьох основах: контроль даних, виведення та технологічна модернізація. “Штучний інтелект принесе цінність лише при цілеспрямованому застосуванні та узгодженні з людськими знаннями”, – підсумовує Магальяес.