Adatokra épülő, mesterséges intelligencia-kompatibilis vállalati rendszerek kialakítása számos rejtett nehézséget tartalmaz. Több mint 6 000 vállalati adatvezető tapasztalata alapján kiderült, hogy a cégek túlnyomó többsége alaposan átgondolt, átfogó átalakításra szorul, mielőtt az AI előnyeit ténylegesen kihasználhatná.
Érdemes elgondolkodni azon, miért tartják úgy a vezetők, hogy adatalapú módon működnek, miközben a valóságban rendszereik erre sokszor nincsenek felkészülve. Új megközelítések, úgynevezett „zero copy” architektúrák és valós idejű adatkezelés bevezetése bontakozik ki, amelyek gyorsabb, hatékonyabb adatlekérdezést ígérnek, de meglepően komoly szerkezeti és szemléletbeli váltást igényelnek.
Felmerül a kérdés: Miért ilyen fontos a kontextus az adathalmazokban, és hogyan akadályozhatja a rosszul értelmezett adat a mesterséges intelligencia hatékony működését? Egyre több szó esik arról is, hogy átlátható, automatizált adatirányítási és minőségbiztosítási rendszerek nélkül a fejlődés lelassul vagy teljesen megreked.
A stratégiai döntések időhöz kötöttek: minél előbb kezdődnek el az alapok megerősítésére irányuló fejlesztések, annál nagyobb az esélye, hogy az adott vállalat az AI forradalom élvonalában maradhat. Milyen lépéseket érdemes megtenni a vállalati és technológiai vezetők közötti szakadék áthidalásához, és hogyan gyorsítható fel biztonságosan az átalakulás?
