В последние годы агентный искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью стратегий многих организаций, и бизнес-руководители не нуждаются в дополнительных доводах о его потенциале. Однако, несмотря на активное внедрение технологий, многие компании сталкиваются с проблемами, которые мешают им получить ожидаемую отдачу от инвестиций в ИИ. Основной причиной этого является недостаточная инфраструктура и данные, которые не соответствуют новым требованиям, предъявляемым к системам данных предприятий.

Проблемы с данными и инфраструктурой

Агентный ИИ требует от организаций значительных изменений в подходах к управлению данными. Переход от простого ответов на вопросы к активному принятию решений требует наличия данных из всех уголков компании, как структурированных, так и неструктурированных, с правильным бизнес-контекстом. Для принятия решений и действий в реальном времени агентам необходим беспрепятственный доступ к операционным системам организации, таким как системы управления цепочками поставок, точки продаж или управления человеческими ресурсами. Старые системы данных, даже те, которые были обновлены всего несколько лет назад, не справляются с новыми требованиями. С увеличением внедрения агентного ИИ в операционные процессы компаний необходимость преодоления ограничений устаревших систем становится все более актуальной.

Прогнозы и ожидания

Согласно прогнозам Gartner, к 2027 году агентные ИИ будут дополнять или автоматизировать 50% бизнес-решений. Это подчеркивает необходимость устранения узких мест в системах данных, иначе компании рискуют лишить агентов необходимых данных для принятия быстрых и правильных решений.

Результаты исследования

В отчете, основанном на опросе 300 руководителей в области данных и технологий, рассматривается, как устаревшие системы ограничивают эффективность агентного ИИ в организациях. Основные выводы исследования:

Ограниченный доступ к данным: В среднем у ИИ есть доступ только к 45% данных компании. В организациях, отстающих в области данных, этот показатель падает до 30% или менее. В то же время некоторые компании обеспечивают доступ к более чем 70% своих данных, что позволяет им добиваться большего успеха с агентами.

Доверие к решениям ИИ: Около половины опрошенных организаций доверяют решениям своих ИИ-агентов, в то время как 100% лидеров в области данных уверены в точности и актуальности решений своих агентов. Это подчеркивает, что надежный ИИ требует надежной базы данных.

Скорость и масштабируемость: Две трети организаций, отстающих в области данных, утверждают, что устаревшие системы данных ограничивают масштабирование ИИ-агентов (66%) и мешают им принимать решения быстро (68%). Лидеры в области данных в основном преодолели эти ограничения, лишь 8% из них сообщают о таких проблемах.

Будущее агентного ИИ

В течение следующих двух лет 100% респондентов планируют использовать агентный ИИ, при этом 69% ожидают его широкого применения. Без устранения ограничений в системах данных агентный ИИ не сможет обеспечить ожидаемую скорость и эффективность.

Приоритеты для организаций

Наиболее важной инициативой для масштабирования среди всех респондентов является улучшение доступа к структурированным и неструктурированным данным для ИИ-агентов. Также важным направлением является улучшение управления данными и ИИ с учетом бизнес-контекста. Лидеры в области данных также активно занимаются автоматизацией управления данными. Таким образом, для успешного внедрения агентного ИИ организациям необходимо сосредоточиться на создании подходящей среды данных, которая позволит агентам эффективно функционировать и масштабироваться.