Dalam perlombaan untuk membuka semua potensi AI, perusahaan tidak mampu membangun -di tanah gemetar. Di muka, algoritma, dunia sebenarnya mempengaruhi basis dalam kebenaran sederhana: data yang buruk mengarah pada keputusan yang buruk.
Karena AI menjadi pusat perhatian dalam strategi komersial, sudut pandang harus menggunakan kualitas dan keamanan data yang memberi makan mereka.
Kepala Teknologi Kecerdasan Buatan di Hitachi Varara.
Kualitas, kualitas keluar: Mengapa data masih penting
AI hanya seefektif data yang dilatih. Namun, banyak organisasi terus tenggelam dalam data yang tidak lengkap, bukan terstruktur atau berkualitas rendah.
Tidak seperti manusia, yang dapat memanfaatkan pengalaman dan konteks untuk membuat keputusan yang tepat, model AI hanya didasarkan pada data yang mereka makan. Ketika data terfragmentasi atau rusak, baik karena silo, ketidakkonsistenan atau skala terbatas, hasilnya jarang lebih baik daripada input.
Dalam konteks bisnis, ketika AI semakin terungkap dalam pengambilan keputusan kritis, data berkualitas buruk dapat menyebabkan kesalahan mahal. Ini berkisar dari limbah dan frustrasi pelanggan hingga gangguan operasional yang signifikan dan kerusakan reputasi.
Keharusan kepatuhan
Risiko tidak hanya operasional, mereka juga legal. Rekomendasi yang salah dan salah, terutama di sektor taruhan tinggi, seperti perawatan kesehatan atau keuangan, mengajukan pertanyaan serius tentang akuntabilitas dan tanggung jawab.
Kepatuhan yang dijamin dengan data bukan hanya praktik yang baik, sekarang ini adalah kebutuhan hukum. Data berkualitas tinggi meningkatkan kinerja pembelajaran mesin dengan memungkinkan model mengidentifikasi pola yang tepat dan menjadi luas secara efektif. Inilah yang mendorong hasil kepercayaan dan dunia nyata.
Peraturan baru ini mempertajam pendekatan ini. UU AI UE adalah contoh perubahan pada pagar terkuat tentang bagaimana data digunakan, terutama dalam kasus penggunaan risiko tinggi. Tetapi pemenuhan tidak bisa menjadi pemikiran nanti. Ini harus dirancang dalam sistem sejak awal, dengan manajemen data yang kuat dan audiens yang terintegrasi.
Meskipun demikian, ada kesenjangan yang jelas antara kesadaran dan tindakan. Sementara 38% pemimpin komputer mengenali kualitas data sebagai mesin utama untuk keberhasilan AI, sebagian besar terus menguji model di lingkungan hidup dan 74% pemimpin komputer belajar pada pawai.
Agility memiliki tempatnya. Tetapi tanpa dasar yang kuat, ia dapat mengekspos perusahaan untuk mengambil risiko. Untuk membuat AI benar -benar membayar buahnya, infrastruktur data harus berkembang secara keseluruhan.
Infrastruktur sebelum kecerdasan
AI membutuhkan data berkualitas tinggi: Perlu volume yang luar biasa. Dan permintaan hanya tumbuh.
Menurut laporan khusus IEA, energi dan IA, apakah diharapkan bahwa permintaan global untuk listrik pusat data akan melebihi dua kali pada tahun 2030. Mesin penting dari pertumbuhan ini? Beban kerja AI. Faktanya, konsumsi listrik pusat data yang dioptimalkan AI diharapkan empat kali lipat dalam lima tahun.
Pertumbuhan ini tidak berkelanjutan tanpa pembaruan serius untuk infrastruktur data di bawah ini. Ini berarti sistem yang dapat diskalakan, aman dan modern yang dirancang untuk tidak menyimpan dan memproses data, tetapi untuk melindungi dan mengatur penggunaannya.
Untungnya, alat untuk melakukannya ada di sini. Platform data cloud hybrid sekarang menawarkan kemampuan yang kuat untuk mengintegrasikan penyimpanan lokal dengan lingkungan cloud, yang berarti bahwa data selalu dioptimalkan untuk sistem kinerja tinggi. Apa yang dulunya terasa seperti “menyenangkan untuk dimiliki” telah menjadi persyaratan awal.
Tekanan peraturan juga tumbuh. Dari Undang -Undang Ketahanan Digital Operasional (DORA) hingga hukum GDPR dan EU AI, ada harapan yang jelas bahwa organisasi dapat memperhitungkan data yang mereka gunakan dan keputusan yang dibuat oleh sistem AI.
Pastikan masa depan AI: Ke mana harus pergi dari sini
Masa depan AI tidak akan dibentuk hanya oleh algoritma, tetapi juga oleh integritas sistem yang mendukungnya.
Ini dimulai dengan data: standar, aman dan dapat diakses. Lanjutkan dengan infrastruktur: resisten, dapat diskalakan dan sesuai dengan desain. Dan itu berakhir dengan percaya diri, diperoleh dengan sistem konstruksi yang tidak hanya kuat, tetapi juga transparan dan bertanggung jawab.
Bisnis paling inovatif saat ini memahaminya. Mereka berinvestasi dalam platform data terpusat, alat kepatuhan otomatis, dan pipa data yang aman untuk melindungi yang paling penting. Solusi ini tidak hanya membuka potensi AI, tetapi juga risiko.
Saat memecahkan fondasi, kami memastikan bahwa AI tidak hanya cepat, tetapi juga dapat diandalkan. Tidak hanya pintar, tetapi aman.
Masa depan AI akan didasarkan pada data. Kami duduk -kami dibangun dengan baik.
Kami telah mempresentasikan obrolan bisnis terbaik untuk bisnis.
Artikel ini terjadi sebagai bagian dari saluran informasi ahli TechRadarPro, di mana kami memiliki pikiran terbaik dan paling cerdas dalam industri teknologi saat ini. Pendapat yang diungkapkan di sini adalah pendapat penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi pada informasi lebih lanjut di sini:
