Идея ● Adlíbis ● РЕЗУЛЬТАТ

Искусственный интеллект в управлении данными: от автоматизации до предсказательной аналитики.

Задать вопрос эксперту

    Парадокс данных: больше — не всегда лучше

    Сегодня компании сталкиваются с проблемой: объем данных растет на 20% каждый год, но их качество и полезность для бизнеса часто ухудшаются. Старая система управления данными, основанная на ручных проверках, уже не справляется с объемом задач. Здесь на помощь приходит искусственный интеллект, который становится новым «скелетом» для управления данными — системой, способной учиться и адаптироваться.

    Главная сила ИИ в том, что он работает с данными как с чем-то живым. Например, когда требуется объединить данные нового поставщика, раньше это занимало недели на ручной ввод и проверки. Теперь алгоритмы извлекают нужные данные автоматически из документов, а специальные модели создают скрипты для интеграции. В одном из наших проектов использование ИИ помогло сократить время обработки данных на 87% и уменьшило количество ошибок в атрибутах с 18 до 0,6%. Но это только начало трансформации.

    ИИ как детектив и стратег: от нахождения проблем до создания новых возможностей

    Интересно, что ИИ может также улучшать качество данных. Машинное обучение находит скрытые ошибки, которые человек не заметит. Например, у нас есть продукт, который с помощью нейросетей находит повторяющиеся записи клиентов, анализируя не только имена и телефоны, но и их поведение.

    Если два аккаунта делают заказы одинаково часто, выбирают похожие товары или указывают адреса в близости друг к другу, алгоритм определяет их как возможные дубликаты. Это помогает выявлять «теневые» записи, которые мешают точной аналитике, особенно в банковской сфере, где системы находят до 95% таких дубликатов.

    Искусственный интеллект в Data Governance: от автоматизации к предиктивной аналитике. Рис. 1

    Искусственный интеллект в разработке ПО и управление продуктовыми данными

    Но настоящая революция происходит в работе с неструктурированными данными. ИИ может превращать чаты поддержки и записи кол-центров в структурированные данные, которые можно использовать для анализа. Например, компьютерное зрение отслеживает, как движутся товары на складах, а алгоритмы обрабатывают записи разговоров с клиентами, выделяя важные темы и связывая их с профилями в CRM. Это связывает действия в реальном мире с данными и позволяет сделать более точные прогнозы.

    Однако путь к умному управлению данными не прост. Главная проблема — это необходимость в идеальных данных для обучения алгоритмов. Для их обучения нужны примеры ошибок и правильных значений. У многих компаний таких данных нет.

    Решением могут стать синтетические данные, которые создаются с помощью ИИ. Это позволяет имитировать реальные сценарии с ошибками. В одном проекте для медицинских клиник использование таких данных дало точность в 94,3%. Но возникает новый вопрос: как проверить качество синтетических данных? Для этого используются специальные тесты, где один ИИ генерирует данные, а другой пытается распознать, оригинальные они или искусственные.

    Люди против алгоритмов: как преодолеть сопротивление изменениям

    Однако организационные преграды часто сложнее технических. Например, внедрение ИИ для отдела закупок в одной из компаний вызвало недовольство сотрудников. Алгоритмы предлагали менять надежных поставщиков, что противоречило неформальным договоренностям. Это классическая ситуация столкновения логики данных и человеческого восприятия. Решение было в создании гибридных моделей, где ИИ учитывает не только стоимость, но и другие факторы.

    • История отношений оценивается по длительности сотрудничества и успехам.
    • Гибкость вендора зависит от его готовности изменить условия контракта.
    • Репутация определяется по отзывам и внутренним оценкам.

    ИИ не заменяет людей, а становится их помощником. Например, он может предложить: «Поставщик А дешевле, но у поставщика Б больше отзывов о срочной доставке». Это сохраняет человеческий контроль, но делает процесс более прозрачным. Сотрудники видят, что алгоритм учитывает их опыт, что снижает сопротивление к изменениям.

    Главный вывод последних лет: успешное внедрение ИИ требует не только обновления технологий, но и изменения бизнес-культуры. Лидеры начинают с небольших шагов — автоматизации простых задач, — но сразу строят циклы обратной связи для дальнейшего обучения системы. Постепенно ИИ переходит от устранения ошибок к предсказанию их появления. В ритейле это может быть предсказание неточностей в описаниях товаров до их добавления в каталог, в логистике — прогноз нарушений поставок.

    Теперь данные активно участвуют в бизнес-процессах. Платформа управления данными изначально не только забывает о данных, но и предлагает их использование. Например, алгоритмы могут выявить незаслуженно забытые характеристики продукта и помочь выйти на новые рынки.

    Заключение

    Прогнозы показывают, что к 2030 году ИИ станет стандартом в управлении данными. Его истинная ценность будет заключаться не только в умении структурировать информацию, но и в способности рассказывать истории — о рисках, возможностях и тенденциях, которые трудно увидеть. Компании, которые начнут двигаться в этом направлении уже сегодня, получат не просто инструменты, а новый способ общения с цифровой реальностью.