Искусственный интеллект спотыкается о данные

Разрозненность информсистем — главное препятствие для развития цифровой технологии

39% компаний применяют IT-решения на базе искусственного интеллекта (ИИ), а их использование в финансово-экономическом блоке еще ниже — лишь 22%, говорится в исследовании компании Kept. Ключевой барьер для технологии — неоднородность данных информационных систем, отмечают авторы работы. Вместе с тем сами респонденты (представители финансово-экономических департаментов 20 компаний) не готовы выделить данный фактор в качестве основной причины. В Kept объясняют: разрозненность данных — первоисточник как тех препятствий, о которых говорит бизнес, так и полного отказа от использования искусственного интеллекта.

Разнонаправленная цифровизация в РФ привела к тому, что IT-системы разрозненны даже в рамках отдельных компаний, не формируя общих «пулов данных» для ИИ

Разнонаправленная цифровизация в РФ привела к тому, что IT-системы разрозненны даже в рамках отдельных компаний, не формируя общих «пулов данных» для ИИ

Фото: Анатолий Жданов, Коммерсантъ

Разнонаправленная цифровизация в РФ привела к тому, что IT-системы разрозненны даже в рамках отдельных компаний, не формируя общих «пулов данных» для ИИ

Фото: Анатолий Жданов, Коммерсантъ

Неоднородность данных информсистем — ключевое препятствие для развития ИИ, говорится в исследовании «Искусственный интеллект — драйвер изменений экономики и финансов» аудиторско-консалтинговой компании Kept. В его основе, как рассказали “Ъ” в организации, результаты первичного анкетирования и последующих глубинных интервью с представителями финансово-экономических департаментов 20 промышленных и торговых компаний. Так, только 39% респондентов заявили, что применяют IT-решения на основе ИИ, а используют их в финансово-экономической деятельности компаний лишь 22% опрошенных. Не планируют применять технологию в организациях 17% респондентов, в финансово-экономическом блоке — 22%.

«Как правило, у многих компаний отсутствует единый информационный ландшафт с едиными информационными базами и потоками, и сотрудникам приходится собирать и структурировать большой объем данных из различных источников. Для эффективной работы ИИ необходимо иметь доступ к большому массиву данных»,— говорится в исследовании.

Вместе с тем на разрозненность данных информационных систем в качестве барьера для использования ИИ в самих компаниях указало лишь 4% респондентов. Чаще всего опрошенные называли отсутствие необходимости применения ИИ (29%), недостаток информации о его возможностях (27%) и отсутствие инфраструктуры (22%). По словам менеджера департамента консалтинга Kept Павла Жантимирова, вывод о разрозненности данных как ключевого барьера сделан по итогам всего, что рассказали директора по экономике и финансам. «Дело в том, что первоисточником и верхнеуровневым фактором тех препятствий, о которых говорили респонденты, как раз является разрозненность данных»,— пояснил он “Ъ”.

Наиболее эффективно ИИ может применяться для решения задач, находящихся на стыке нескольких блоков (финансы и закупки, финансы и инвестиции и т. д.) или организационных единиц, отмечает господин Жантимиров, но и между блоками, и между организациями нет консолидированного хранилища данных. По данным исследования, уровень внедрения ИИ в финансово-экономическом блоке ниже, чем в компаниях в целом, так как требует участия человека при решении аналитических и управленческих задач — не все бизнес-процессы делегируются ИИ.

Отметим, что проблема раздробленности данных актуальна не только для бизнеса, но и для государства.

Как отмечала ранее Счетная палата, в его ГИС хранится более 500 тыс. терабайт данных, которые сложно использовать для принятия управленческих решений. Аудиторы указывали на обособленность, раздробленность и противоречивость собранных данных, «лоскутность» информсистем и их узковедомственную или узкоотраслевую направленность (см. “Ъ” от 31 августа 2022 года).

«Подготовка данных действительно является одним из наиболее трудоемких процессов при создании моделей машинного обучения. В то же время большие языковые и мультимодальные модели за счет развитых обобщающих способностей снижают требования к качеству входных данных»,— заявили “Ъ” в аппарате вице-премьера Дмитрия Чернышенко. Там отметили, что для решения проблемы информационные системы федеральных ведомств и регионов переводятся на единую облачную мультитенантную (позволяет изолированно обслуживать пользователей из разных организаций в рамках одного сервиса) платформу «Гостех», где будут реализованы единые требования к данным, в том числе к форматам.

Венера Петрова

Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...