Потенциал искусственного интеллекта( ИИ), начиная от самостоятельного управления автомобилем и заканчивая персонализированным пользовательским опытом, вызывает бурный восторг. Однако успех систем ИИ во многом зависит от одного важнейшего фактора: высококачественных обучающих данных. Чистые и надежные данные являются основой для эффективного применения ИИ. Алгоритмы ИИ извлекают информацию из данных, выявляя закономерности, принимая решения и генерируя прогнозы на основе предоставленной им информации. Поэтому качество обучающих данных имеет огромное значение. Качество данных может принимать различные формы, такие как неполное заполнение полей с ошибками, несоответствие данных различным форматам или неактуальные данные, не соответствующие целям организации. Неверные прогнозы могут привести к ошибочным стратегическим решениям, а ошибочные алгоритмы- к репутационному ущербу и юридическим проблемам. Для того чтобы в полной мере использовать потенциал технологииAI, организациям необходимо приоритизировать стратегию создания точных обучающих данных. Та же технология, которая влияет на качество данных, - искусственный интеллект- может сыграть важную роль в его повышении. Инструменты, работающие на основе искусственного интеллекта, позволяют обнаруживать и исправлять аномалии в данных, ИИ превращает очистку данных из сложной задачи в простой и автоматизированный процесс. Однако для создания высококачественных данных по обучению необходим человеческий фактор- человеческий интеллект, который помогает ИИ обрабатывать данные, полученные с помощью сбалансированных алгоритмов. Человеческий интеллект эффективно руководит работойAI по обработке данных для получения оптимального результата, обеспечивая высочайшее качество данных, поступающих вAI- модели, что приводит к созданию более точныхAI- систем. ИспользуяAI с обратной связью от человека в стратегии управления данными, организации могут поддерживать высокое качество данных, значительно повышая эффективность работы своихAI- систем.

Однако часто возникает путаница в понимании термина" продукт данных", что приводит к различным толкованиям его определения. Для большей ясности под продуктом данных понимается набор высококачественных, надежных и доступных данных, готовых к потреблению, что позволяет отдельным людям в рамках организации решать бизнес- задачи. Организованные по бизнес- субъектам и управляемые по доменам, продукты данных представляют собой наилучшую версию данных. Они являются всеобъемлющими, чистыми, контролируемыми и постоянно обновляемыми наборами данных, согласованными с ключевыми субъектами, такими как клиенты, поставщики или пациенты. Эти продукты данных могут широко и надежно использоваться людьми и машинами в рамках всего предприятия. Продукты играют важную роль в сборе и управлении данными, обеспечивая их качество и достоверность. Инвестиции в качество данных- это не просто дискреционное бизнес- решение, а важнейшее обязательство на будущее инноваций, поддерживаемыхAI. Ключ к избежанию ловушки" мусор в мусор, мусор из мусора" лежит не в сложности вашегоAI, а в качестве ваших данных. Статья" 4WaysGenerativeAIWillRevolutionizeFieldServiceOperations: ExploringthePotentialUses" посвящена потенциальному воздействию генеративныхAI на работу полевых служб. Автор Энтони имеет более чем двухлетний опыт создания и масштабирования компаний, занимающихся разработкой программного обеспечения для предприятий. В настоящее время он занимает должность генерального менеджера по работе с данными в компании Tamr, занимающейся разработкой программного обеспечения для крупных предприятий, таких как Blackstone, ВВС США, Toyota и GSK.