APPERCASE
vasb@nccrepnfr.eh +7 499 302-34-17

7 источников долгов в области ИИ и как их избежать

В условиях стремительного внедрения ИИ многие CIO сталкиваются с новой формой технического долга — долгом ИИ. Это может привести к серьезным проблемам в будущем, если не уделить должное внимание управлению и контролю.

Сейчас, когда компании стремятся быстро внедрять ИИ-технологии, CIO рискуют столкнуться с так называемым долгом ИИ. Это явление возникает, когда команды, под давлением необходимости быстро вывести на рынок новые решения, начинают сокращать углы и оставляют известные улучшения на будущее. Однако скорость — это не единственный фактор, способствующий образованию долга ИИ. Даже при наличии хорошего управления новые модели и агенты ИИ могут потребовать неожиданных изменений в будущем.

Чтобы избежать накопления долга ИИ, CIO должны понимать его источники и риски. Вот семь основных источников долга ИИ и рекомендации по их предотвращению:

1. Эксперименты без четких целей. Без ясных и измеримых результатов эксперименты могут привести к накоплению долга. Рекомендуется заранее определять цели и вести учет активных инициатив.

2. Плохое качество данных. Низкое качество данных может усугубить проблемы, связанные с ИИ. Важно установить критерии для использования данных и обеспечить их качество на всех этапах.

3. Сдвиг моделей ИИ. Необходимо следить за изменениями в данных, которые могут повлиять на производительность моделей. Внедрение практик наблюдаемости поможет выявить проблемы на ранних стадиях.

4. Чрезмерные права доступа для ИИ-агентов. Необходимо пересмотреть права доступа ИИ-агентов, чтобы избежать рисков безопасности и конфиденциальности.

5. Обучение ИИ-агентов на неэффективных процессах. Перед внедрением ИИ-агентов важно провести аудит существующих процессов и убедиться в их надежности.

6. Разрастание числа ИИ-агентов. Управление большим количеством ИИ-агентов требует четких процессов и контроля, чтобы избежать рисков и дублирования.

7. Проблемы с безопасностью ИИ-кода. Использование инструментов для генерации кода может привести к уязвимостям. Рекомендуется внедрять инструменты для проверки кода и следовать лучшим практикам разработки.

В условиях, когда ИИ только начинает менять бизнес-пейзаж, CIO должны быть внимательны к потенциальным рискам и активно работать над предотвращением долга ИИ, чтобы обеспечить устойчивое развитие своих организаций.

Эта новость создана искусственным интеллектом на основе открытых данных и предназначена исключительно для информирования. Администрация сайта не несёт ответственности за её содержание. Новости агрегируются из различных источников, включая недружественные России страны и их средства массовой информации. Социальные сети Facebook, Instagram и WhatsApp принадлежат корпорации Meta, которая в России признана экстремистской организацией.

Берлинский художник Симон Векерт представил коллекцию одежды "Цифровая камуфляж", которая делает носителя невидимым для систем распознавания лиц, используя уникальный текстильный дизайн.
Cisco Systems привлекло внимание инвесторов, увеличив целевой объем заказов на инфраструктуру AI до 9 миллиардов долларов на 2026 финансовый год и планируя признать 4 миллиарда долларов в качестве выручки.
Выбор между генеративным и предсказательным ИИ зависит от ваших бизнес-целей. Генеративный ИИ создает новый контент, тогда как предсказательный анализирует данные для прогнозирования будущих событий. Понимание этих различий поможет оптимально использовать технологии.
Написать нам