83% руководителей компаний признались: внедрять ИИ им мешает собственная инфраструктура
Глава отдела инноваций в консалтинговой компании EY назвал четыре ключевых вызова, с которыми столкнутся организации в 2026 году при работе с алгоритмами машинного обучения, сообщает Fortune. Выводы основаны на опросах сотен руководителей и анализе реальных кейсов внедрения.
Проблема с данными остается главным барьером. 83% топ-менеджеров жалуются: купили дорогие ИИ-системы, а они простаивают. Причина заключается в том, что базы данных разбросаны по десяткам программ, форматы не совпадают, часть информации устарела.
Сейчас активно используют синтетические данные — специально сгенерированную информацию для обучения моделей. Это помогает, когда реальных примеров мало. Но если основа — хаос, даже искусственные массивы не спасут. Те отрасли, которые давно вкладывались в порядок (банки потратили десятилетия на структурирование клиентских баз), сейчас вырываются вперед. Остальным нужно срочно разгребать цифровые завалы, автоматизировать сбор, очистку и каталогизацию.
Коллеги-роботы требуют отлаженной HR-политики. Агентные ИИ — это программы, которые выполняют задачи от начала до конца: собирают информацию, анализируют, готовят выводы. Представьте стажера, который работает круглосуточно и не ошибается в рутине. Но ему нужен качественный онбординг: объяснить правила, дать доступы, проверять результаты.
Источник: hi-tech.mail.ru