Последние достижения в области искусственного интеллекта могут революционизировать методы создания, управления и извлечения ценности из неструктурированных данных, пишет на портале InformationWeek Бен Кус, технический директор компании Box.

При всем развитии новейших технологий одна истина остается неизменной: знания, созданные людьми, по-прежнему являются одной из самых ценных составляющих любой организации. Однако, как это ни парадоксально, большая часть этих знаний находится в ловушке систем и исторически очень трудно извлекается.

Имеется в виду, что большая часть человеческих знаний, хранящихся в любой организации, существует в виде неструктурированных данных. Они содержатся в файлах и контенте, которые люди используют каждый день: договоры купли-продажи, записи медицинских организаций, контракты, электронные письма, стенограммы совещаний, презентационные таблицы и все другие формы неструктурированных данных, которые, согласно документу IDC «The untapped value of unstructured data», составляют 90% данных любой организации.

Все эти неструктурированные данные представляют собой невероятную ценность для компаний, но лишь немногие используют их в полной мере. По данным IDC, лишь около половины неструктурированных данных компании когда-либо анализируется с целью извлечения ценности. Бóльшая часть данных создается, используется один раз и остается лежать на полке.

ИИ меняет представление руководителей организаций о своих массивах неструктурированных данных. Этот контент — все эти изолированные и разрозненные файлы — обладает невероятным потенциалом, если его удастся раскрыть. Исторически это было невозможно без выделения значительного количества человеческого времени и ресурсов, однако последние достижения в области ИИ способны революционизировать методы создания, управления и извлечения ценности из неструктурированных данных.

Автоматизация и оптимизация бизнес-процессов

По прогнозам, к концу этого года объем неструктурированных данных, генерируемых компаниями по всему миру, вырастет на 28% по сравнению с прошлым годом. Это 73 тыс. экзабайтов неструктурированных данных — число настолько большое, что его трудно понять с помощью обычных аналогий (но давайте все же попробуем: это эквивалентно объему видео, транслируемого на 2,7 млрд. экранов 24 часа в сутки в течение целого года).

Как люди начинают понимать, ИИ позволяет эффективно обрабатывать огромные объемы неструктурированных данных и умело выявлять скрытые закономерности, тенденции и инсайты, которые в противном случае остались бы незамеченными. Чем лучше мы будем применять ИИ, тем больше возможностей для автоматизации процессов и оптимизации работы будем иметь.

Повышение производительности и эффективности

Генеративный ИИ особенно хорошо справляется с автоматизацией повторяющихся задач, связанных с управлением неструктурированными данными, высвобождая человеческие ресурсы для реализации более стратегических инициатив в организации. Вот лишь некоторые из категорий, в которых генеративный ИИ может изменить производительность организации.

Быстрое и точное извлечение информации из документов. В бесконечных объемах неструктурированных данных любой организации содержится бесчисленное множество важнейших сведений о бизнесе. Зачастую они содержатся в утомительных длинных документах или лежат без движения в старых электронных письмах или презентациях. Человеку для поиска во всем этом цифровом массиве потребуются тысячи часов, и, скорее всего, он быстро устанет, а вот ИИ без проблем справится с огромными объемами контента и найдет ключевую информацию.

Благодаря тому, что ИИ позволяет делать специфические и длинные поисковые запросы, он дает возможность быстро получать ценные инсайты из огромного количества контента. На самом деле, я не удивлюсь, если в ближайшем будущем ИИ-приложения вытеснят стандартные поисковые приложения. Встроенный в продукты и цифровые интерфейсы, поиск с использованием ИИ может давать высокоточные рекомендации по связанному контенту и обеспечивать превосходный потребительский опыт, подобного которому мы даже не могли себе представить.

Создание контента и эффективных информационных сводок. Многие организации пробуют использовать ИИ для оптимизации процесса создания контента. Они создают посты в социальных сетях, готовят исследовательские отчеты, составляют электронные письма на основе имеющихся знаний, а также компилируют информацию из нескольких источников в единое обобщенное представление для использования в различных целях.

Фактически, ИИ настолько хорош в создании контента, похожего на человеческий, что разговоры вокруг него в значительной степени сводятся к этическим аспектам, которые являются чрезвычайно важными. Но если предположить, что мы сможем справиться с этими вопросами как культура, то внедрение ИИ во все уголки наших организаций принесет много пользы. Он невероятно искусен в представлении сложной информации в кратком изложении без потери ключевых деталей, а также в создании нового контента на основе имеющихся фактов и данных.

Содействие генерации идей. Одним из иногда недооцениваемых аспектов больших языковых моделей является их способность к «мозговому штурму». Даже если модели ИИ построены на основе существующих наборов данных, они могут способствовать творческому подходу в коллективе, генерируя различные идеи на основе существующих хранилищ знаний. Весь контент, который хранится в вашей организации, предназначен не только для потомков. Он может быть использован для поиска критически важных идей.

Когда ИИ сочетается с человеческими инновациями и интеллектом, эти две силы становятся неостановимыми. Однако большинство компаний и отдаленно не достигают этой цели. По данным IDC, только 58% неструктурированных данных повторно используются после их создания, а контент регулярно пропадает впустую и остается без внимания.

Безопасность превыше всего

IDC также установила, что подавляющее большинство компаний сегодня находятся на пути к широкому использованию ИИ, а не только для разовых случаев. Они возлагают большие надежды на ИИ, ожидая, что он поможет в создании контента, автоматизации идей, обеспечении клиентского опыта и даже в обеспечении безопасности контента.

Однако наиболее частым препятствием на пути внедрения ИИ участники опроса IDC называют опасения по поводу передачи собственного контента организации существующим сегодня коммерческим большим языковым моделям. Именно поэтому так важна централизация контента на одной защищенной платформе и создание надежной контентной стратегии. Централизованный контент закладывает основу для применения частных моделей ИИ, не выставляя на всеобщее обозрение собственный и конфиденциальный контент.

Огромный потенциал ИИ в рамках вашей организации

Применяя ИИ к существующему (и растущему) неструктурированному контенту, ваша организация может получить ценные инсайты, автоматизировать бесчисленные задачи и обеспечить экспоненциальные инновации. Но чтобы достичь этого, необходимо начать с упрощенного представления контента.