С каждым годом генеративный ИИ становится все более популярным, и многие IT-руководители готовы масштабировать свои проекты. Однако, прежде чем это сделать, необходимо пересмотреть подход к управлению данными. Как отмечает эксперт из Nvidia, успешная реализация зависит от эффективного управления данными и оценки взаимодействия различных моделей для конкретных задач.
Современные компании, такие как Nvidia, используют генеративный ИИ для разработки новых чипов, но большинство организаций применяют более простые модели. Основные направления использования включают управление знаниями и модели, основанные на извлечении данных. Эти подходы требуют качественного управления данными, что может стать серьезным вызовом для компаний с устаревшими процессами.
Вот три ключевых аспекта, на которые стоит обратить внимание:
1. Сбор, фильтрация и категоризация данных: Этот процесс может занять несколько месяцев, особенно когда речь идет о неструктурированных данных. Важно правильно определить и классифицировать данные, чтобы извлечь из них максимальную ценность.
2. Управление данными и соблюдение норм: Необходимо пересмотреть старые модели управления данными, особенно в условиях автоматизации. Компании должны следить за изменениями в законодательстве и адаптировать свои процессы под новые требования.
3. Защита данных и интеллектуальной собственности: Управление данными неразрывно связано с вопросами конфиденциальности. Организации должны обеспечить защиту своих данных и интеллектуальной собственности, особенно при использовании сторонних инструментов.
Эти аспекты помогут компаниям избежать дополнительных затрат и повысить эффективность своих проектов в области генеративного ИИ.