Генеративный ИИ (GenAI) становится все более актуальным, однако его успешная реализация зависит от качества данных. Gartner прогнозирует, что к 2025 году 30% проектов GenAI будут заброшены из-за проблем с данными. Основные трудности связаны с фрагментацией данных, недостаточным качеством метаданных и соблюдением норм конфиденциальности.
Чтобы преодолеть эти барьеры, организациям необходимо создать надежную инфраструктуру для интеграции и управления данными в реальном времени. Важно также установить ключевые показатели эффективности, связанные с успехом GenAI, и формировать многопрофильные команды для улучшения качества данных.
В условиях растущей зависимости от высококачественных данных, компании должны сделать приоритетом решение проблем качества данных, чтобы обеспечить успешное внедрение генеративного ИИ.