Top 3 nejkritičtější problémy AI, které musí organizace vyřešit v roce 2025
V dnešní době, kdy umělá inteligence proniká do všech oblastí podnikání, čelí organizace řadě výzev při implementaci a škálování AI technologií. Společnost Monte Carlo Data identifikovala tři nejnaléhavější problémy, které musí podniky v roce 2025 překonat, aby jejich AI iniciativy byly úspěšné. Podívejme se podrobně na tyto výzvy a na to, jak k nim přistupovat.
Budování důvěryhodných a spolehlivých AI systémů
Nejnaléhavější výzvou pro organizace je zajištění, aby AI systémy nebyly pouze nasazeny, ale aby jim také obchodní uživatelé důvěřovali a spolehlivě je adoptovali. Spolehlivost představuje základní kámen - bez ní i ty nejpokročilejší modely nezískají v organizacích potřebnou podporu. Dosažení této spolehlivosti vyžaduje komplexní viditelnost a kontrolu napříč celým datovým a AI řetězcem, což zahrnuje strukturovaná i nestrukturovaná data, označování metadat, vkládání do vektorových databází, monitorování výkonu modelů, sledování nákladů a mnoho dalšího. Skutečná spolehlivost pramení z robustní pozorovatelnosti na všech úrovních. Kvalita dat, zdraví systému, integrita kódu a výstupy modelu musí být neustále monitorovány, aby bylo možné včas detekovat problémy a učinit je okamžitě řešitelnými. Bez této komplexní pozorovatelnosti je téměř nemožné budovat AI systémy, které by uživatelé považovali za důvěryhodné pro každodenní používání v kritických obchodních operacích.
Zajištění vysoké kvality dat pro připravenost na AI
Data nízké kvality zůstávají hlavní příčinou neúspěšných nebo nedostatečně výkonných AI iniciativ. Jak společnosti rozšiřují využívání interních chatbotů nebo nástrojů na podporu rozhodování poháněných generativními modely nebo velkými jazykovými modely (LLM), selhání často pramení z neúplných nebo zastaralých znalostních bází a metadat. Aby týmy překročily to, co Monte Carlo nazývá "prahem důvěry", musí proaktivně řešit mezery ve svých datových sadách prostřednictvím experimentů (proof-of-concept), procesů kontroly s lidským dohledem pro kritická rozhodnutí a kontinuálních zpětnovazebních smyček od koncových uživatelů, například hodnocením výstupů. Rovněž je klíčové přesné sladění požadavků na přesnost s obchodními potřebami a především implementace silných pozorovacích praktik. Organizace musí zajistit, že data napájející jejich AI systémy jsou aktuální, přesná a kompletní, což vyžaduje systematický přístup k správě dat a jejich kvalitě.
Snižování složitosti při řešení problémů a analýze základních příčin
S rostoucí složitostí podnikových datových a AI systémů, které mají mnoho vzájemně závislých pohyblivých částí, se výrazně prodloužila doba potřebná k tomu, aby inženýři identifikovali základní příčiny problémů. Tato složitost často vede k prodlevám při reakci na incidenty, což může mít významný dopad na obchodní výsledky. Automatizované nástroje, jako jsou Observability Agents od Monte Carlo, si kladou za cíl urychlit efektivitu nasazení monitorování až o 30 %, rychle vyšetřovat incidenty napříč více vrstvami (zdroje dat, ETL pipeline, chyby transformačního kódu) a jasně vysvětlovat základní příčiny pro rychlejší řešení. Konečným cílem je minimalizovat nákladné výpadky způsobené špatnými daty nebo nespolehlivými výstupy modelů. Tyto pokročilé nástroje umožňují týmům nejen rychleji reagovat na problémy, ale také jim pomáhají proaktivně předcházet potenciálním selháním dříve, než ovlivní koncové uživatele.
Cesta vpřed pro datové a AI týmy
Tyto tři priority - důvěra a spolehlivost prostřednictvím pozorovatelnosti, vysoce kvalitní data připravená pro AI a zjednodušené řešení problémů - jsou důsledně zdůrazňovány jako základní pilíře pro úspěšné podnikové nasazení umělé inteligence v širokém měřítku. Organizace, které se zaměří na řešení těchto kritických problémů, budou mnohem lépe připraveny realizovat skutečnou hodnotu ze svých investic do umělé inteligence. Pro datové a AI týmy to znamená přijetí komplexního přístupu k správě dat a AI, který zahrnuje robustní pozorovatelnost, systematickou správu kvality dat a efektivní procesy pro řešení problémů. Pouze takovým způsobem mohou organizace překonat překážky, které stojí v cestě k úspěšnému nasazení AI v roce 2025 a dále.
