Организации вкладывают значительные средства в искусственный интеллект, генеративный ИИ и, все чаще, в ИИ-агентов. Первые результаты продемонстрировали, что это возможно: от ускорения анализа и создания контента до автоматизации сложных рабочих процессов и улучшения качества обслуживания клиентов.
Для многих организаций эти успехи остаются ограниченными пилотными проектами, отдельными функциями или узкоспециализированными сценариями использования.
Вопрос об ИИ больше не звучит как «Работает ли это?». Он эволюционировал в новый, более насущный: «Почему так сложно масштабировать ИИ на уровне всего предприятия?»
Ответ зачастую связан не столько со сложностью самой модели, сколько с информацией, которая ее окружает. ИИ нуждается в своевременных, доверенных и контекстуализированных данных для получения надежных результатов. Однако, если этот фундамент фрагментирован, устарел или плохо понят, даже самое передовое ИИ-решение будет с трудом приносить значимую бизнес-ценность.
Capgemini постоянно наблюдает три проблемы с данными, которые стоят между экспериментами с ИИ и внедрением в масштабах предприятия в сфере финансовых услуг и других строго регулируемых отраслях.
1. Фрагментация данных: ИИ не может использовать то, к чему не имеет доступа
Большинство организаций еще не имеют единого, унифицированного источника бизнес-информации. Вместо этого критически важные данные распределены между операционными системами, облачными платформами, хранилищами данных, ведомственными приложениями и организационными «силосами». Каждая система может выполнять важную задачу, но в совокупности они создают фрагментированное представление о предприятии.
Рассмотрим ИИ-агента, предназначенного для поддержки клиентов в сфере финансовых услуг: чтобы предоставлять актуальные рекомендации, агенту может потребоваться доступ к информации об учетной записи, истории транзакций, взаимодействиям со службой поддержки, критериям соответствия продуктам, показателям риска и нормативным требованиям. Если эти данные находятся в разрозненных средах, агент по сути работает «вслепую».
Результатом становится ИИ-опыт, который может быть быстрым, но не обязательно хорошо информированным.
Чтобы по-настоящему масштабировать ИИ, организации должны объединить данные через эти границы, сохраняя при этом стандарты безопасности, конфиденциальности и управления, требуемые их бизнесом.
2. Стагнация данных: Вчерашняя информация не может стимулировать действия в реальном времени
Слишком часто данные доступны, но не являются по-настоящему пригодными для использования.
Ценная операционная информация может быть заблокирована в учетных системах или передаваться через традиционные пакетные процессы. К тому времени, как она попадает в аналитическую или ИИ-платформу, она может быть скопирована несколько раз и отделена от бизнес-контекста, который придавал ей смысл.
Эта задержка вызывает проблемы. ИИ-система, делающая рекомендации на основе вчерашней информации, может упустить изменение в поведении клиента, возникающую операционную проблему или новый сигнал риска сегодня. Когда решения должны приниматься мгновенно, устаревшие данные становятся бизнес-риском.
Организациям нужна более гибкая связь между местом создания данных и платформами, где применяется интеллект. Приближение ИИ к текущим операционным данным может обеспечить более быстрое принятие решений, более релевантные взаимодействия и автоматизацию, которая реагирует на то, что происходит сейчас, а не на момент последнего обновления данных.
3. Семантическая фрагментация: Одно и то же слово может означать разные вещи
Подключение данных — это лишь часть проблемы. Организации также должны договориться о том, что эти данные означают.
Клиенты, продукты или события риска могут определяться по-разному в разных бизнес-подразделениях. Один и тот же KPI может рассчитываться несколькими способами в зависимости от команды, платформы или отчета, использующего его.
Люди часто справляются с этими несоответствиями благодаря опыту и институциональным знаниям, однако ИИ не может делать это надежно без общей семантической основы.
Когда бизнес-определения конфликтуют, сгенерированные ИИ инсайты становится труднее проверять и им сложнее доверять. Команды тратят время на споры о цифрах, в то время как автоматизация рискует применять неверные интерпретации в масштабе.
Единый бизнес-язык предоставляет ИИ контекст, необходимый для более эффективного рассуждения, и делает результаты более понятными для сотрудников, клиентов, регуляторов и других заинтересованных сторон.
Следующий рубеж: ИИ, основанный на бизнесе
Будущее корпоративного ИИ будет зависеть от способности организации объединить три важнейших элемента:
- Доверенные корпоративные данные
- Бизнес-контекст и семантика
- Интеллектуальные агенты и автоматизация
Организации, возглавляющие новую эру ИИ, не обязательно будут теми, у кого больше всего моделей. Это будут те, кто заставляет ИИ работать безопасно и ответственно с данными, которые на самом деле управляют их бизнесом.
И достижение этого требует большего, чем просто внедрение изолированных технологий. Это требует скоординированного подхода к архитектуре данных, модернизации облачных сред, управлению, безопасности, операционным моделям и внедрению ИИ. Вместе эти возможности могут превратить многообещающие эксперименты в надежную часть повседневной деятельности.
Capgemini обладает возможностями помочь организациям управлять этим процессом, сочетая глубокие отра，евые знания, опыт в области данных и облачных технологий, а также понимание трансформации предприятия для создания ИИ-фундамента, построенного для масштабирования.
Свяжитесь с Capgemini
Независимо от того, работает ли ваша организация над масштабированием ИИ, модернизацией устаревших платформ, активацией операционных данных или подготовкой бизнес-процессов, управляемых агентами, путь вперед начинается с доверенного фундамента данных.
Свяжитесь с Capgemini, чтобы обсудить, как ваша организация может превратить корпоративные данные в интеллектуальные, ответственные и масштабируемые действия.
