Расцвет корпоративного искусственного интеллекта выявил очевидную слабость традиционных стратегий управления данными. Как измерить успех управления данными в новых условиях? Большинство организаций испытывают трудности в этой области, сообщает портал BigDataWire.

Но подождите, разве предприятия уже не потратили годы на создание панелей мониторинга управления и рамок соответствия для измерения успеха? Да, и это может помочь. Однако такие инструменты часто делают акцент на документации и назначении прав собственности. Они часто больше ориентированы на соответствие нормативным требованиям. Эти показатели мало что говорят о том, работают ли системы ИИ с надежными и объяснимыми данными, исходя из конкретных потребностей вашей организации.

Управление все чаще становится операционной проблемой среды выполнения. Это особенно актуально, поскольку все больше предприятий развертывают конвейеры RAG и автономных агентов. Качество данных, происхождение, наблюдаемость и семантическая согласованность являются ключевыми показателями доверия к корпоративным данным.

Поставщики, включая Databricks, Snowflake, Collibra и Monte Carlo, уже переориентируются на этот сдвиг. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее полезных метрик, которые вы можете использовать для измерения управления данными в эпоху ИИ.

Метрики доверия и качества данных

  • Полнота отслеживания происхождения означает возможность полного отслеживания происхождения данных, их изменений и использования. Этот показатель становится все более важным по мере развертывания системами ИИ в разрозненных облачных и дата-средах. Организациям все чаще требуется видимость того, как корпоративные данные изменяются и достигают нижестоящих систем ИИ, прежде чем результатам можно будет доверять. Без этой информации команды могут обсуждать ответы ИИ, не понимая, откуда на самом деле поступила информация.
  • Использование сертифицированных наборов данных может показать, доверяют ли аналитики, приложения и системы ИИ управляемым корпоративным наборам данных или продолжают полагаться на теневые и дублированные источники данных. Такие поставщики, как Databricks и Snowflake, все чаще строят управление на основе концепции доверенного корпоративного контекста, поскольку мы знаем, что надежность систем ИИ зависит от надежности окружающей их среды данных.
  • Актуальность метаданных акцентирует внимание на том, что любой устаревший бизнес-контекст может незаметно ухудшать работу конвейеров RAG и корпоративных систем поиска. Это может стать проблемой, даже если сами базовые модели ИИ остаются высокоэффективными. Во многих случаях проблема заключается вовсе не в модели, а в том, что система извлекает устаревший корпоративный контекст.

Наблюдаемость и операционные метрики

  • Наблюдаемость конвейера означает возможность отслеживать и понимать, как данные перемещаются по системам и правильно ли работают эти конвейеры данных. Это становится ключевой метрикой управления. Поскольку предприятия все больше полагаются на динамические рабочие процессы ИИ, работающие на нескольких облачных и аналитических платформах, им необходима более четкая видимость таких метрик. Monte Carlo и некоторые другие поставщики в этой области позиционируют наблюдаемость как основополагающий слой для надежных корпоративных операций с данными, поскольку системы ИИ незаметно выходят из строя, когда ломаются вышестоящие конвейеры данных.
  • Видимость зависимостей может помочь вашей организации понять, какие панели мониторинга, модели, «вторые пилоты» и агенты ИИ могут быть затронуты при изменении или поломке вышестоящих наборов данных. По мере того, как корпоративные среды ИИ становятся все более взаимосвязанными, любая недостаточная видимость может привести к каскадным операционным сбоям, которые распространяются гораздо быстрее, чем традиционные проблемы бизнес-аналитики.
  • Показатель согласованности применения политик измеряет, действительно ли правила управления применяются во всех операционных системах, а не остаются статичной документацией. Такие поставщики, как Collibra, все больше сосредотачиваются на активном применении метаданных и управлении средой выполнения, а не на пассивных каталогах управления, поскольку политики, которые никогда не операционализируются, обеспечивают лишь незначительную защиту после того, как системы ИИ начинают действовать автономно.

Измерение управления в корпоративных системах ИИ

  • Показатель надежности RAG измеряет, насколько последовательно система ИИ извлекает точную, релевантную и достоверную информацию из корпоративных источников данных. С помощью этого показателя можно проверить, извлекают ли ваши корпоративные системы ИИ достоверную и управляемую информацию, а не данные из источников низкого качества. Это становится все более важным, поскольку организации развертывают системы ИИ, основанные на извлечении данных, в производственных средах, где неточное извлечение может искажать результаты.
  • Отслеживаемость результатов ИИ оценивает, могут ли предприятия идентифицировать наборы данных и конвейеры извлечения, используемые для генерации ответов ИИ. Мы видим, что объяснимость все больше зависит от видимости управления (а не только от видимости модели), поскольку организациям необходимо понимать, на какой корпоративный контекст они опираются. В конце концов, доверять ответу ИИ становится гораздо сложнее, когда никто не может объяснить, откуда на самом деле поступает исходная информация.
  • Несанкционированные попытки ИИ-доступа могут выявить, работают ли вторые пилоты и агенты за пределами утвержденных границ управления. По мере того, как системы ИИ становятся все более автономными, управление все больше привязывается к оперативному контролю и доверию к среде выполнения, а не к статической отчетности о соответствии нормативным требованиям. Другими словами, организациям все чаще необходимо отслеживать не только то, к чему получают доступ сотрудники, но и то, к чему пытаются получить доступ автономные системы самостоятельно.

«Улучшить можно только то, что можно измерить» — это, возможно, старое клише, но оно по-прежнему применимо к корпоративному ИИ. Если организации не могут должным образом измерить качество, надежность и достоверность данных, поступающих в системы ИИ, в конечном итоге становится трудно доверять результатам, которые эти системы производят.