.svg)
Активное внедрение генеративного ИИ (GenAI) тормозится не из-за технических ограничений, а из-за отсутствия зрелой стратегии управления данными и ИИ. Без надежных, полных и объяснимых данных, без встроенной ответственности и прозрачности, большинство проектов GenAI остаются на стадии пилота. В условиях усиливающегося регулирования и растущих ожиданий общества — надёжное управление данными становится не просто выгодой, а необходимостью. Эта статья объясняет, как слабые процессы governance мешают масштабировать GenAI и что нужно, чтобы превратить технологию в драйвер бизнес-трансформации.
Источник новости: https://www.unite.ai/why-genai-stalls-without-strong-governance/
Несмотря на растущий интерес к генеративному искусственному интеллекту (GenAI), большинство компаний по-прежнему сталкиваются с трудностями при переходе от пилотных проектов к полноценной промышленной эксплуатации. Согласно последним исследованиям, 92% организаций обеспокоены тем, что пилоты GenAI развиваются слишком быстро, не решив предварительно базовые проблемы с данными. Более того, 67% компаний не смогли масштабировать и половину своих пилотных проектов.
Причина кроется не столько в технологической зрелости решений, сколько в недостаточной подготовке данных. От качества и надежности данных напрямую зависит эффективность GenAI — если данные неполные, неточные или необъяснимые, модели дают предвзятые и ненадежные результаты.
Многие компании ограничиваются внедрением простых кейсов, таких как чат-боты, которые извлекают информацию из внутренних документов. Такие решения улучшают клиентский опыт, но не требуют глубокой перестройки инфраструктуры данных. Однако для масштабного внедрения GenAI — в здравоохранении, финансовом секторе или автоматизации цепочек поставок — необходима гораздо более высокая зрелость данных.
Исследования показывают, что 56% директоров по данным (Chief Data Officers) называют ненадежность данных ключевым барьером. Также среди препятствий — неполнота данных (53%), вопросы конфиденциальности (50%) и пробелы в управлении ИИ (36%).
Для выхода GenAI за рамки пилотных проектов компании должны рассматривать управление данными как стратегическую задачу. Это включает в себя:
Европейский закон об ИИ (EU AI Act) требует от поставщиков и пользователей ИИ-систем обеспечить достаточный уровень грамотности сотрудников в сфере ИИ. Однако одной технической осведомленности недостаточно — необходима также высокая грамотность в области данных. Без нее невозможно сформировать правильные аналитические вопросы и управлять рисками.
Современная нормативно-правовая среда требует, чтобы ИИ не только работал, но и был подотчетен. Законодательные инициативы, такие как EU AI Act и план действий по ИИ в Великобритании, требуют прозрачности в высокорисковых сценариях использования. Более 1 000 аналогичных законопроектов рассматриваются в 69 странах.
Например, компании должны уметь объяснить, почему клиенту отказали в кредите или назначили более высокую страховую ставку. Это требует полного понимания того, как модель приняла решение, и, следовательно, полного контроля над источниками и обработкой данных.
Отсутствие объяснимости чревато потерей доверия клиентов, а также финансовыми и юридическими последствиями. Поэтому отслеживаемость происхождения данных и обоснование результатов становятся обязательными требованиями, а не просто хорошей практикой.
Компании, стремящиеся внедрить GenAI в стратегических масштабах, должны выстроить единую стратегию данных, основанную на трех ключевых принципах: качество данных, культура управления и грамотность в области ИИ.
Там, где эти элементы реализованы, GenAI уже приносит ощутимую пользу. Например, в финансовом секторе хедж-фонды используют GenAI для прогнозирования цен на акции с большей точностью и меньшими затратами, чем аналитики. В производстве ИИ помогает в оптимизации цепочек поставок, адаптируя их к изменениям на геополитической или экологической арене в режиме реального времени.
Таким образом, надежное управление данными становится не препятствием, а катализатором инноваций.
Несмотря на впечатляющие возможности генеративного ИИ, его эффективность напрямую зависит от качества данных, на которых он обучается и с которыми работает. Принцип «мусор на входе — мусор на выходе» сегодня актуален как никогда: без достоверных, полных, разрешённых и объяснимых данных модели GenAI склонны выдавать неточные, предвзятые или просто непригодные для применения результаты.
Многие компании спешат внедрять простые сценарии использования — например, чат-боты, обрабатывающие внутренние документы. Однако такие проекты не требуют переосмысления подхода к управлению данными. Чтобы же масштабировать ИИ в более сложных сферах — от здравоохранения до автоматизации цепочек поставок — необходим совершенно другой уровень зрелости данных.
Согласно последним исследованиям, 92% организаций обеспокоены тем, что пилотные проекты с GenAI развиваются без предварительного устранения ключевых проблем с данными. Более того, 67% не смогли масштабировать даже половину своих ИИ-пилотов. Это указывает не столько на технологическую незрелость, сколько на неподготовленность базовой информационной инфраструктуры.
Среди ключевых проблем, мешающих внедрению ИИ по мнению директоров по данным:
Для выхода за пределы пилотных проектов компании должны признать управление данными стратегическим приоритетом. Это требует:
Особую роль играет повышение грамотности сотрудников в области ИИ и данных. Европейский закон об ИИ (EU AI Act) уже закрепляет ответственность как поставщиков, так и пользователей ИИ-систем за обучение персонала принципам их корректного и этичного использования.
В условиях ужесточающегося регулирования (более 1000 законопроектов в 69 странах) недостаточная прозрачность может обернуться не только потерей доверия клиентов, но и юридическими и финансовыми санкциями. Способность объяснить, почему алгоритм принял то или иное решение — например, отказал в кредите — становится обязательным требованием. Это возможно только при наличии достоверного и отслеживаемого пути данных, использованных для обучения модели.
Даже организации, осознающие важность управления данными, сталкиваются с барьерами: 47% из них считают, что низкий уровень грамотности в сфере данных мешает дальнейшим инвестициям. Это подчёркивает необходимость поддержки со стороны топ-менеджмента и развития компетенций на всех уровнях компании. Без этих основ даже самые передовые модели ИИ не смогут принести ожидаемую ценность.
Успешное масштабирование проектов генеративного искусственного интеллекта (GenAI) невозможно без прочного фундамента в виде качественного управления данными. Согласно исследованиям, 92% организаций обеспокоены тем, что пилотные проекты GenAI развиваются быстрее, чем решаются фундаментальные вопросы, связанные с данными. И это не просто техническая проблема — 67% компаний не смогли перевести даже половину своих пилотных проектов в продуктивную среду, главным образом из-за недостаточной зрелости данных.
Чтобы GenAI мог быть масштабирован и использоваться стратегически, компаниям необходимо встраивать управление данными в корпоративную культуру. Это требует не только внедрения технологических решений, но и повышения уровня грамотности в области ИИ и данных среди всех сотрудников. Европейский закон об ИИ (EU AI Act) прямо обязывает компании обеспечивать достаточный уровень понимания ИИ у своих работников — как у разработчиков, так и у пользователей.
Однако одной технической подготовки недостаточно. Эффективное внедрение ИИ требует развития навыков работы с данными: от понимания принципов управления данными до формулирования аналитических задач. Искусственный интеллект и управление данными неразрывно связаны, и недостаточность в одном из этих аспектов замедляет всю инициативу.
Опросы показывают, что 47% организаций, стремящихся увеличить инвестиции в управление данными, называют недостаточную грамотность в этой области главным барьером. Также среди ключевых проблем: ненадежность данных (56%), неполнота данных (53%) и пробелы в управлении ИИ (36%). Это подчеркивает необходимость получения поддержки на высшем уровне и развития необходимых компетенций по всей организации.
Компании, стремящиеся к устойчивому успеху GenAI, должны рассматривать управление данными как стратегическую задачу. Это включает в себя:
В результате организации смогут не только соответствовать требованиям регуляторов, но и завоевать доверие потребителей, сократить затраты и быстрее получать ценность от ИИ-инициатив.
Современная регуляторная среда требует от организаций не просто внедрения ИИ, но и обеспечения его прозрачности и подотчетности. Европейский закон об искусственном интеллекте (EU AI Act), а также проект Плана действий по ИИ в Великобритании требуют объяснимости решений в случаях использования ИИ в зонах высокого риска. Это означает, что компании обязаны знать и документировать, как и на основе каких данных модели принимают решения.
Например, если клиенту отказано в кредите или назначена повышенная страховая ставка, организация обязана обосновать это решение. Без четкой и доступной информации о том, какие данные использовались и как модель пришла к такому выводу, бизнес рискует потерять доверие клиентов и столкнуться с юридическими последствиями.
Более 1 000 законодательных инициатив, касающихся ИИ, находятся на рассмотрении в 69 странах, что подчеркивает глобальный тренд к усилению подотчетности. Это движение подогревается растущими ожиданиями со стороны потребителей и заинтересованных сторон, требующих справедливости и транспарентности в алгоритмах.
В условиях новых регуляторных требований, такие аспекты как трассировка происхождения данных (data lineage) и возможность обоснования результатов моделей становятся не дополнительными опциями, а обязательными элементами соответствия. Компании, не способные обеспечить объяснимость своих ИИ-решений, рискуют не только репутацией, но и серьезными финансовыми санкциями.
Законодательство, включая EU AI Act, также требует, чтобы как поставщики, так и пользователи ИИ-систем обеспечивали достаточный уровень ИИ-грамотности у сотрудников. Это означает, что персонал должен понимать, как работают ИИ-системы и как их использовать ответственно. Однако технических знаний недостаточно — необходима также база в области управления данными, включая понимание принципов data governance и умение формулировать аналитические запросы.
С учетом ужесточения регулирования, компании, стремящиеся масштабировать проекты генеративного ИИ, должны строить единые стратегии управления данными, включающие в себя соблюдение регуляторных норм. Только при наличии надежных, проверяемых и этически управляемых данных, ИИ может использоваться в полном объеме, при этом соблюдая требования законодательства и сохраняя доверие клиентов.
Чтобы вывести проекты Generative AI (GenAI) за рамки пилотных запусков, организациям необходимо внедрять единую стратегию управления данными, основанную на трёх ключевых элементах: доверенные данные, надлежащие процессы и ответственное внедрение. Именно через такую стратегию возможно обеспечить не только масштабируемость, но и устойчивый успех GenAI в различных отраслях.
В финансовом секторе хедж-фонды уже успешно применяют GenAI-модели для прогнозирования цен на акции, превосходя человеческих аналитиков как по точности, так и по экономии затрат. Это стало возможным благодаря прочной базе данных и эффективному управлению данными.
В производственной сфере AI помогает оптимизировать цепочки поставок. Компании оперативно реагируют на геополитические изменения и экологические вызовы, используя возможности GenAI для анализа и автоматического принятия решений в реальном времени.
Эти кейсы демонстрируют не гипотетическое будущее, а уже реализующиеся на практике преимущества от использования GenAI, при условии наличия надежного управления данными.
После этапа экспериментов с чат-ботами компании начинают инвестировать в более трансформационные возможности GenAI. Это включает:
Однако успех этих инициатив зависит исключительно от качества данных, на которых они основаны. Без прочной основы в виде надёжного управления данными, даже самые перспективные технологии могут не оправдать ожиданий.
Для устойчивого внедрения GenAI требуется не только техническая готовность, но и культурная трансформация внутри организаций. Повышение уровня грамотности в области искусственного интеллекта и данных среди сотрудников всех уровней становится стратегической задачей. Без понимания принципов работы AI, подходов к управлению данными и навыков аналитического мышления невозможно обеспечить ответственное и эффективное применение GenAI.
Хорошее управление данными не ограничивает инновации, а, наоборот, ускоряет их. Снижение дрейфа моделей, уменьшение частоты переобучения и ускорение вывода решений на рынок — всё это становится возможным благодаря качественным данным и встроенным процессам управления.
Таким образом, грамотное управление данными превращает GenAI из модного эксперимента в реальный инструмент создания бизнес-ценности — надёжного «второго пилота» в стратегическом развитии организаций.
Без стратегического и зрелого управления качеством данных генеративный ИИ не способен оправдать ожидания бизнеса. Надежное governance становится фундаментом для масштабирования, инноваций и соблюдения законодательства. Компании, инвестирующие в культуру данных, ответственность и прозрачность, уже получают конкурентные преимущества. GenAI — это не только технология, это организационное обязательство. Начинать нужно не с алгоритмов, а с основ: управления и доверия.
.svg)
