06.02.2025 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментПредприятия спешат реализовать стратегии внедрения искусственного интеллекта, однако важнейший этап подготовки данных может стать для них серьезным препятствием, считают опрошенные порталом InformationWeek эксперты. На многих крупных технологических конференциях и мероприятиях разговоры о внедрении ИИ сегодня являются общей темой, поскольку ИТ-руководителям поручено создавать новые инструменты генеративного ИИ (GenAI) для бизнеса. Однако общим рефреном также стала необходимость подготовки данных для машинного обучения. Необходимость в чистых данных может замедлить процесс запуска ИИ и увеличить расходы. Согласно данным исследования Salesforce, CIO тратят в среднем 20% своего бюджета на инфраструктуру и управление данными и только 5% — на ИИ. Отсутствие надежных данных заняло первое место в списке главных опасений CIO в отношении ИИ. В отчете IDC говорится, что мировые расходы на ИИ достигнут в 2028 г. 632 млрд. долл. Индустрия была застигнута врасплох, когда два года назад ChatGPT от OpenAI быстро запустил гонку GenAI — многие компании сталкиваются с необходимостью адаптировать свои потребности в данных, чтобы эти данные были готовы к ИИ. Затраты на подготовку данных могут стать существенными стартовыми инвестициями в ИИ, варьирующимися в зависимости от размера и зрелости различных организаций. Подготовка данных для ИИ — непростая и потенциально дорогостоящая задача. ИТ-руководители должны учитывать несколько факторов, включая качество, объем и сложность данных, а также ...
читать далее.
