Повышение качества данных ускорит интеграцию искусственного интеллекта в бизнес, заявил NEWS.ru руководитель направления «Искусственный интеллект» IT-холдинга Т1 Сергей Голицын. По его словам, инвестиции в ИИ-модели снижают риск предоставления недостоверной информации.
Бизнес может ускорить внедрение искусственного интеллекта, если будет проверять гипотезы параллельно с подготовкой данных. Запускать пилотные ИИ-проекты можно и без большой подготовительной работы, так как информация в корпоративном контуре уже очищена и хорошо структурирована. Но для масштабирования ИИ-решений и обучения моделей качество данных придется дотягивать, — пояснил Голицын.
Он отметил, что «сырые данные» сравнимы с надписями на заборе, но не относятся к информации, прошедшей через корпоративные системы, такие как CRM. По словам эксперта, на этом «сырье» можно проверять гипотезы без больших вложений. Только после подтверждения результата, добавил специалист, стоит инвестировать в улучшение качества данных и их разметку.
Иной подход и уровень инвестиций требуются при подготовке данных для обучения ИИ. Сильнее всего от них зависят фундаментальные модели. Именно из-за низкого качества первые прототипы часто галлюцинировали и выдавали ту информацию, которую попросту заучили. Теперь с такими проблемами сталкиваются значительно реже, — заключил Голицын.
Ранее руководитель Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко заявил, что чрезмерное использование ИИ может повлиять на интеллектуальные способности человека. По его словам, активное взаимодействие с нейросетями также может сказаться на социальных навыках.
