- Быстрый рост объёмов данных опережает рост числа специалистов по искусственному интеллекту (ИИ), что создаёт значительные препятствия для эффективного использования ИИ небольшими организациями.
- Агенты ИИ по изучению данных, занимающиеся обработкой данных и причинно-следственным анализом, предлагают многообещающее решение для демократизации ИИ и расширения возможностей для секторов с ограниченными ресурсами.
- Человеческий контроль необходим для обеспечения доверия к решениям, принимаемым с помощью ИИ, и превращения специалистов по обработке данных в надёжных, понятных и доступных партнёров в различных отраслях.
К 2025 году в мире будет создаваться 175 зеттабайт данных в год, что эквивалентно полуторакратному увеличению длины Великой Китайской стены, если бы она была заполнена жёсткими дисками по одному терабайту каждый. Однако этот взрывной рост объёмов данных не приводит к всеобщему прогрессу.
Экспоненциальный рост объёмов данных значительно опережает линейный рост числа специалистов по обработке данных. Этот дефицит привёл к тому, что стоимость специалистов по искусственному интеллекту (ИИ) взлетела до непомерно высоких уровней.
Возникает серьёзный разрыв, при котором только крупные корпорации и хорошо финансируемые учреждения могут в полной мере использовать ИИ, в то время как малый бизнес, некоммерческие организации и государственный сектор остаются позади. Этот растущий разрыв влияет на экономическую конкурентоспособность и нашу коллективную способность решать насущные глобальные проблемы.
На ежегодной встрече Всемирного экономического форума в 2024 году в Давосе Альянс по управлению ИИ сделал инклюзивный ИИ приоритетом на 2025 год. Благодаря работе с альянсом стала очевидной одна реальность – нам нужны прорывные решения, чтобы сделать преимущества искусственного интеллекта доступными для всех.
Что, если бы мы могли преодолеть разрыв в доступе к данным, демократизировав доступ к инновациям в области ИИ? Представьте себе мир, в котором каждая организация, независимо от размера и ресурсов, может получить доступ к блестящим специалистам по анализу данных с помощью ИИ практически бесплатно.
Преодоление разрыва с специалистами по обработке данных искусственного интеллекта
Агенты по обработке данных на основе ИИ представляют собой многообещающее решение проблемы растущего объёма данных. Это не просто аналитические инструменты — они представляют собой смену парадигмы в подходе к решению сложных проблем в глобальном масштабе.
Эти агенты автоматизируют весь процесс от сбора данных до принятия решений, позволяя специалистам по обработке данных контролировать его, обеспечивать управление и проверять аналитические данные для поддержания доверия. Давайте подробнее рассмотрим их операционную структуру.
В основе их работы лежит автоматизированная обработка данных — самый трудоёмкий аспект науки о данных. Эти агенты интеллектуально подключаются к различным источникам данных — от баз данных до интерфейсов прикладного программирования (API) и устройств Интернета вещей — автоматически решают проблемы с качеством данных и подготавливают их к анализу — процессу, который обычно занимает до 80% рабочего времени специалиста по анализу данных.
Затем они определяют, что делает данные ценными, выявляя значимые закономерности и взаимосвязи, на поиск которых у аналитиков-людей могут уйти недели.
Что отличает агентов искусственного интеллекта в области обработки данных, так это их способность использовать различные количественные и продвинутые навыки рассуждения при анализе данных. Например, агенты искусственного интеллекта могли бы построить причинно-следственную модель, представляющую причинно-следственные связи в данных, а затем использовать эту модель для прогнозирования последствий будущих действий.
Такое более глубокое понимание в сочетании со способностью больших языковых моделей интерпретировать и объяснять сложные закономерности позволяет этим агентам сообщать о своих выводах так, как это делают люди.
Сочетая сложный анализ с чёткой коммуникацией, эти специалисты по обработке данных с помощью ИИ делают продвинутый ИИ доступным для организаций, которые раньше не могли позволить себе команды специалистов по обработке данных.
Эта трансформация имеет далеко идущие последствия для бизнеса, правительств и общества — давайте рассмотрим это на двух примерах.
1. Преобразование управления водными ресурсами в недостаточно обслуживаемых сообществах
Во многих малообеспеченных сообществах доступ к чистой воде остаётся серьёзной проблемой. Хотя эти сообщества собирают ценные данные о своих системах водоснабжения, им не хватает ресурсов для их эффективного использования. Зарплата одного специалиста по обработке данных может превышать весь операционный бюджет местного управления водоснабжения.
Специалист по обработке данных с помощью ИИ мог бы преобразовать систему управления водными ресурсами в этих сообществах, используя уже имеющиеся у них данные: записи о состоянии водоразборных колонок, схемы использования, показания базовых датчиков и данные о погоде.
Что делает этот подход особенно эффективным, так это использование причинно-следственных связей. Вместо того, чтобы просто выявлять закономерности, он может объяснить, почему одни точки водоснабжения выходят из строя чаще, чем другие. Например, он может показать, что сбои в работе конкретных участков в первую очередь вызваны особенностями использования, а не возрастом инфраструктуры, что позволяет проводить более целенаправленные и экономически эффективные мероприятия.
Эффект будет как немедленным, так и практическим. Искусственный интеллект мог бы:
- Прогнозируйте потенциальные сбои до того, как они произойдут
- Обеспечить профилактическое обслуживание вместо дорогостоящего аварийного ремонта
- Оптимизируйте распределение ресурсов на основе реальных потребностей
- Определите области высокого риска нехватки воды
Самое главное, что эти идеи будут изложены в понятной и применимой форме, которую местные команды смогут понять и которой смогут доверять.
2. Расширение возможностей для инноваций в малом производстве
Основой мирового производства являются не гигантские заводы, а малые и средние предприятия, работающие с низкой рентабельностью в условиях жёсткой конкуренции. В то время как ведущие производители продвинулись в цифровой трансформации, малые и средние предприятия сталкиваются со значительными трудностями из-за финансовых ограничений.
Специалист по обработке данных с помощью искусственного интеллекта может преобразовать производственные операции за счет:
- Прогнозирование отказов оборудования до их возникновения, сокращение дорогостоящих простоев.
- Выявление коренных причин проблем с качеством и предложение точных корректировок.
- Оптимизация производственных графиков для повышения эффективности и сокращения отходов.
- Балансирование уровней запасов для увеличения денежного потока.
- Точное определение потерь энергии и рекомендации конкретных возможностей экономии.
Настоящая инновация заключается в том, что специалисты по обработке данных с помощью ИИ делают сложные процессы доступными, общаясь на производственном языке. Руководители предприятий могут просто задавать такие вопросы, как: «Почему на прошлой неделе мы обнаружили больше дефектов?» Они также могут получать чёткие объяснения, связывающие конкретные производственные условия с результатами, и практические рекомендации по улучшению.
С помощью специалистов по обработке данных с помощью ИИ небольшие производители могут достичь такого же уровня операционной эффективности, как и крупные корпорации, без масштабных инвестиций в команды специалистов по обработке данных. Это позволит сделать производственный сектор более устойчивым, где предприятия любого размера смогут внедрять инновации и процветать.
Баланс доверия с автоматизацией
Специалисты по обработке данных с помощью ИИ могут уравнять шансы организаций с большими ресурсами и тех, кто в настоящее время не может позволить себе специалистов по обработке данных. Однако для реализации этой идеи требуется нечто большее, чем просто мощная автоматизация, — требуется доверие.
Это доверие — важнейшая опора в нашем будущем, основанном на искусственном интеллекте. Хотя в будущем искусственный интеллект может обеспечить большинство аналитических возможностей, человеческий интеллект останется критически важной опорой. По мере того как специалисты по обработке данных с помощью ИИ автоматизируют сложные рабочие процессы, эксперты-люди обеспечивают необходимый контроль и принятие решений, которые гарантируют, что эти системы останутся надёжными и заслуживающими доверия.
Специалисты по обработке данных с помощью ИИ будут использовать большие языковые модели для написания и выполнения кода обработки данных, а их способность к причинно-следственному анализу позволит им чётко объяснять свою работу.
Бизнес-пользователи могут взаимодействовать с ними на естественном языке, чтобы выявлять фундаментальные взаимосвязи в своих данных и понимать, почему что-то происходит, а не просто что произошло. Такое сочетание человеческого контроля и объяснимого ИИ превращает их из «чёрных ящиков» в надёжных партнёров.
Мы представляем себе будущее, в котором каждая организация, независимо от размера и ресурсов, сможет использовать возможности данных. Специалисты по обработке данных с помощью ИИ будут работать вместе с экспертами-людьми — не заменяя их, а дополняя их возможности. Это не далёкое будущее. В настоящее время мы работаем с ведущими предприятиями, которые используют специалистов по обработке данных с помощью ИИ для решения задач, выходящих за рамки человеческих аналитических возможностей, сохраняя при этом стратегический контроль со стороны человека.
По мере развития ИИ, предоставляющего всё большую долю аналитических возможностей в мире, человеческий контроль останется краеугольным камнем доверия. Такое сочетание доверия и автоматизации сделает ИИ по-настоящему доступным для всех, стимулируя инновации и прогресс во всех сферах жизни общества.