Новое исследование «Scaling AI agents with trustworthy data» от MIT Technology Review и Google Cloud подтверждает, что эффективное внедрение искусственного интеллекта начинается с надежного фундамента данных и современных методов управления данными.

Отчет основан на опросе 300 директоров по данным и аналитике, CIO, CTO, директоров по ИИ, а также руководителей отделов продуктов, ИТ, данных и ИИ в различных отраслях.

Основные выводы из исследования:

  • Большинство организаций (83%) сообщили об использовании агентного ИИ, при этом 73% используют его для ограниченного числа сценариев. Только каждая десятая организация использует его широко.
  • Хотя 100% респондентов заявили, что планируют использовать агентный ИИ в течение следующих двух лет, только около половины респондентов доверяют точности и релевантности результатов работы агентов ИИ.
  • Исследование также показало, что в среднем инструментам агентного ИИ доступны около 45% данных компании, при этом избранная группа респондентов, называемая «лидерами в области данных», предоставляет ИИ доступ к более чем 70% своих данных. Другие сообщают о предоставлении доступа к 30% или менее своих данных.
  • В отчете успех и доверие лидеров в области данных к агентному ИИ объясняются прочным фундаментом данных, в то время как другие организации сообщают о проблемах, связанных с устаревшими системами.

«Мы должны предоставлять агентам доступ к данным безопасным и надежным способом, чтобы люди могли максимально эффективно использовать данные, зная, что они полностью надежны», — считает Раджприт Баджва, вице-президент Shopify по инженерии и инфраструктуре данных.

В отчете упоминается группа компаний, которую называют «лидерами в области данных». Эти компании сообщают о большем успехе в использовании агентного ИИ и меньшем количестве ограничений данных со стороны устаревших систем. Хотя только около 50% респондентов доверяют своим агентам ИИ, 100% лидеров в области данных сообщили о доверии к точности и решениям своих агентов ИИ. В отчете говорится, что это «сильный показатель того, что надежный ИИ требует надежного фундамента данных».

За пределами группы лидеров в области данных 66% респондентов заявили, что устаревшие системы ограничивают их возможности масштабирования агентного ИИ, а 68% заявили, что устаревшие системы замедляют скорость работы агентов. Среди других проблем — недостаток контекста и унификации данных (40% респондентов опроса Teradata/Wakefield «Why Agentic AI Stalls Enterprise» сообщили об тех же проблемах, несмотря на наличие надежных моделей ИИ).

«Организации стремительно переходят к операционной модели, в основе которой лежит ИИ. Теперь ИИ учитывается при принятии каждого бизнес-решения, в каждом рабочем процессе и при любых инвестициях. Без четкой приверженности ИИ на уровне всего предприятия организациям будет сложно в полной мере реализовать его потенциал в масштабе предприятия», — говорит Карли Идоин, вице-президент-аналитик Gartner.