Самое дорогостоящее заблуждение в стратегии ИИ: почему архивы не дают ответов на вопросы будущего

Ошибочность поисковых функций: почему поиск по документам пока не является интеллектуальным искусственным интеллектом

Многие компании в настоящее время вкладывают значительные средства в искусственный интеллект, интуитивно полагаясь на, казалось бы, свой лучший и наиболее чистый ресурс: собственное хранилище данных. Но именно здесь кроется наиболее дорогостоящее непонимание современных цифровых стратегий. Система, совершенствовавшаяся годами для отображения прошлого в аккуратных электронных таблицах, неизбежно терпит неудачу, сталкиваясь с динамичными, неструктурированными требованиями реальных решений, принимаемых ИИ. Электронные письма, нюансы контрактов, спонтанные записи в CRM и жаркие дискуссии в протоколах совещаний — истинный контекст компании выходит далеко за рамки жестких строк и столбцов. Любой, кто пытается использовать для обучения ориентированного на будущее ИИ, предназначенного для работы здесь и сейчас, значительно сокращенные архивы прошлого, не только рискует своим бюджетом, но и лишает технологию ее истинной добавленной ценности. Узнайте, почему самый чистый источник данных для ИИ часто оказывается неправильным, почему функция поиска далека от понимания текста и как настоящий контекстный слой может спасти вашу стратегию ИИ.

Более подробная информация здесь:

• Unframe: Стратегия и трансформация – почему ваше хранилище данных не сможет обеспечить работу корпоративного ИИ

Самое дорогостоящее заблуждение в стратегии ИИ: почему компании поручают своим самым чистым источникам данных не ту задачу

Немногие компании доверили бы архиву спонтанную диагностику. Тем не менее, многие организации требуют именно этого от своих хранилищ данных, как только упоминается термин «искусственный интеллект». Предполагается, что система, которая годами надежно предоставляла ключевые показатели эффективности, автоматически сможет давать осмысленную информацию. Именно это предположение, а не сама технология или недостаток бюджета, является первопричиной большинства неудачных инициатив в области ИИ.

Хранилище данных — это, по сути, архив завершенных процессов. Оно надежно отвечает на вопросы о том, что происходило в прошлом, при условии, что все участники ранее согласовали общее определение. Именно эта характеристика делает его важнейшей основой для финансовой отчетности, контроля и анализа тенденций. Но искусственному интеллекту, предназначенному для поддержки принятия решений здесь и сейчас, нужно нечто большее, чем просто чистое, не загроможденное прошлое. Ему нужен живой контекст, а контекст — это категория, которую архив никогда не мог адекватно представить.

Тихое решение, принятое много лет назад

Когда компании впервые создавали свои хранилища данных, они с самого начала приняли почти незаметное, но важное решение: определить, какая информация достаточно важна, чтобы хранить её постоянно в электронных таблицах, а какая — нет. В то время это решение было разумным. Место для хранения было дорогим, вычислительные мощности были ограничены, и никто не предполагал, что когда-нибудь системы будут делать собственные выводы.

Результатом этого решения является набор данных, который является упорядоченным, проверяемым и согласованным, но при этом радикально сокращенным. Любой, кто попытается загрузить этот сокращенный набор данных в систему искусственного интеллекта, предназначенную для понимания сложных деловых взаимосвязей, по сути, просит заменить целый роман кратким изложением. Краткое изложение само по себе не является ошибкой; оно просто не предназначено для передачи нюансов, скрытых смыслов или противоречий, которые постоянно возникают в реальных деловых решениях.

Две совершенно разные системы учета рабочего времени в одной и той же компании

В каждой организации существуют две параллельные временные линии, которые редко носят явное название. Одна временная линия относится к складу и работает в циклах погрузки, часто ежедневно, иногда ежечасно, но никогда по-настоящему мгновенно. Другая временная линия относится к повседневной деятельности, где разговор с клиентом, жалоба или ценовые переговоры происходят в режиме реального времени и имеют немедленные последствия.

Искусственный интеллект, предназначенный для поддержки отделов продаж, технической поддержки или закупок в момент принятия решения, должен работать во втором временном масштабе, а не в первом. Он должен искать информацию там, где она действительно поступает: в CRM-системе, системе обработки заявок и электронной переписке, а не в электронной таблице, которая добавляет эти события в отфильтрованном виде только через несколько часов или дней. Игнорирование этого различия приводит к тому, что ИИ всегда реагирует на шаг позже, даже если каждый ответ фактически верен.

Платформа управляемого ИИ — Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрить индивидуальные решения на основе искусственного интеллекта.

Управляемая платформа искусственного интеллекта — это комплексное и беззаботное решение для вашего бизнеса в сфере искусственного интеллекта. Вместо того чтобы возиться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — зачастую всего за несколько дней.

Основные преимущества с первого взгляда:

⚡ Быстрая реализация: от идеи до готового к использованию приложения за считанные дни, а не месяцы. Мы предлагаем практические решения, которые создают немедленную добавленную стоимость.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются с вами. Мы гарантируем безопасную и соответствующую законодательству обработку данных без их передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Полностью исключаются высокие первоначальные инвестиции в оборудование, программное обеспечение или персонал.

🎯 Сосредоточьтесь на своем основном бизнесе: сконцентрируйтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы берем на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего решения на основе ИИ.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растет вместе с вами. Мы обеспечиваем непрерывную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Более подробная информация здесь:

• Платформа управляемого искусственного интеллекта

Огромный массив данных, который редко обсуждается на совещаниях

В большинстве стратегических документов по ИИ отсутствует один важный показатель, хотя он должен был бы стать решающим фактором во всей дискуссии. Подавляющее большинство информации в типичной организации хранится не в таблицах, а в документах, сообщениях, журналах, записях и файлах, которые никогда не обрабатывались в соответствии с какой-либо схемой. Таким образом, хранилище данных охватывает лишь небольшую, хотя и исключительно хорошо организованную, часть реальной корпоративной реальности.

Для традиционных отчетов по ключевым показателям эффективности (KPI) этого фрагмента было вполне достаточно. Никому не нужен полный текст контракта, чтобы построить график выручки. Но для ИИ, которому поручено оценивать риски, выявлять корреляции или давать рекомендации, именно эта недостающая часть часто оказывается наиболее важной. Фактическое обоснование решения, спор до урегулирования, исключение из правила — все это почти никогда не содержится в одной колонке, а скорее в тексте, который никогда не был структурирован.

Что регулярно исчезает в процессе очистки данных?

Каждый раз, когда необработанные данные принудительно преобразуются в аккуратный табличный формат, исчезают три вещи, очевидные для человека, но имеющие решающее значение для машин. Исчезает информация о том, кто и при каких обстоятельствах сгенерировал данные. Исчезает история о том, как на самом деле связаны две точки данных, а не просто то, что они связаны. И исчезает обоснование того, почему было принято одно решение, а не другое.

Для системы, ориентированной исключительно на отчетность, эта потеря никогда не была проблемой, поскольку никто не требовал от хранилища данных обоснований. Однако для ИИ, который должен принимать независимые решения, эта потеря является основной проблемой. Машине, задача которой — оценивать лояльность клиентов, необходима не только информация о том, что срок действия контракта истекает, но и информация о том, какие опасения высказывались ранее, кто их высказывал и приводили ли подобные опасения к расторжению контракта. Ни одно хранилище данных не обеспечивает эту связь, поскольку она давно утрачена в процессе очистки данных.

Функция поиска не является формой понимания

Многие компании считают, что решили проблему, просто добавив функцию поиска в свои документы. У них есть модель, которая сканирует текстовые фрагменты, относящиеся к вопросу, и представляет результат как интеллектуальный ответ. Это решение кажется убедительным, но во многих случаях это просто улучшенный полнотекстовый поиск с более удобным пользовательским интерфейсом.

Ключевое различие заключается в том, что простая функция поиска распознает сходство, но не достоверность. Она находит фрагменты, соответствующие запросу, но не знает, какие из них все еще актуальны, какие давно устарели и кто вообще имеет право просматривать эту информацию. В результате получаются ответы, которые звучат правдоподобно, но в худшем случае основаны на отброшенном черновике, а не на действительном контракте. По-настоящему контекстно-ориентированное решение должно уметь делать это различие самостоятельно; простая функция поиска принципиально на это не способна.

Дорогостоящая рефлексивная потребность всё делать самому

Как только компания осознает отсутствие полноценного контекстного уровня, почти рефлексивным становится желание разработать этот уровень полностью собственными силами. Этот рефлекс понятен, поскольку он дает ощущение контроля, но в большинстве случаев приводит к затратам, во много раз превышающим затраты на использование существующих, зрелых технологий. Затем компании тратят месяцы на инфраструктуру, которая не впечатляет ни одного клиента и не дает никаких стратегических преимуществ.

Более разумный подход заключается в том, чтобы взглянуть на собственную архитектуру с другой точки зрения. Хранилище данных остается надежным хранилищем для уточненной, полной версии истины. В идеале, поверх него следует разместить дополнительный слой, точно определяющий места, где фактически принимаются решения: в работающих системах, в документах, в коммуникации. Этот слой не заменяет хранилище данных, а дополняет его, предоставляя именно то, что архив по своей природе не может предложить.

Главный вопрос, который предстоит обсудить на следующем стратегическом совещании

Большинство дискуссий о готовности ИИ вращаются вокруг неправильного вопроса. Они спрашивают, как можно лучше использовать существующие данные, вместо того чтобы спросить, сколько решений, которые ИИ должен поддерживать в будущем, на самом деле основаны на информации, которая когда-либо оказывалась в электронных таблицах. Любой, кто честно ответит на этот вопрос, часто обнаружит, что большая часть соответствующих данных для принятия решений никогда не была структурирована и, вероятно, никогда не будет.

Это не повод для смирения, а скорее напоминание о реальной проблеме. Успех инициативы в области ИИ определяется не объемом данных в хранилище, а способностью улавливать контекст там, где он фактически возникает. Те, кто учитывает это различие в своей стратегии, не только экономят на ненужных затратах, но и избегают разочарования от создания технически впечатляющей системы, которая не соответствует реалиям их бизнеса.

Konrad Wolfenstein

Я с удовольствием стану вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной по адресу wolfenstein∂xpert.digital или

Просто позвоните мне по номеру +49 7348 4088 965 .

LinkedIn