Как преодолеть парадокс доверия при внедрении ИИ: выводы из отчета Informatica CDO за 2026 год. скачать в хорошем качестве

Как преодолеть парадокс доверия при внедрении ИИ: выводы из отчета Informatica CDO за 2026 год.

Бюджеты предприятий на ИИ растут, но основа данных, лежащая в их основе, остается неравномерной. В этом выпуске подкаста «Не паникуйте, это всего лишь данные» Кевин Петри, вице-президент по исследованиям в BARC, и Натан Тураски, старший директор по продуктовому маркетингу в Informatica, анализируют результаты отчета CDO Insights 2026, в котором утверждается, что уверенность руководителей в ИИ может опережать готовность организаций. Исследование сосредоточено на том, что в нем описывается как растущий «парадокс доверия», поскольку руководители отделов данных ускоряют инициативы в области ИИ, даже несмотря на то, что качество данных, зрелость управления и уровень грамотности в области ИИ с трудом успевают за этим прогрессом. Парадокс доверия Отчет выявляет поразительное несоответствие. Тураски отмечает, что, хотя около 65 процентов руководителей, работающих с данными, считают, что сотрудники доверяют данным, лежащим в основе ИИ, 75 процентов говорят, что повышение квалификации в области данных и грамотности в области ИИ имеет важное значение. Другими словами, уверенность высока, но готовность отстает. Это парадокс доверия, когда сотрудники все больше полагаются на результаты работы ИИ, в то время как руководители, отвечающие за данные, остаются осторожными в отношении качества, управления и происхождения этих результатов. Риск заключается не в скептицизме, а в чрезмерной самоуверенности. Когда ответы, сгенерированные ИИ, принимаются без проверки, ошибочные данные могут незаметно распространять неверные решения. Для руководителей, ответственных за данные, проблема носит как культурный, так и технический характер. Внедрение ИИ стремительно растет, в то время как готовность к работе с данными отстает Суровая реальность такова, что эксперименты с ИИ больше не ограничиваются инновационными командами. Они распространяются на маркетинг, операционную деятельность, финансы и клиентский опыт. В результате масштабирование от пилотного проекта до производства требует большего, чем просто модель и сценарий использования. Чтобы ИИ работал в масштабе, организациям необходима стратегия работы с данными, которая обеспечивает согласованность во всех областях, четкое и прозрачное управление, измеримое влияние на бизнес и устойчивое управление своими данными. Качество данных и управление ими Турайски объясняет, что организации все чаще инвестируют в управление данными и их регулирование: 86% расширяют инициативы в области данных, а 39% отдают приоритет повышению квалификации. Интеграция метаданных также помогает унифицировать распределенные среды, обеспечивая контекст, необходимый ИИ для получения надежных и достоверных результатов. Организациям необходимо помнить, что системы ИИ усиливают все, что им предоставляется, поэтому, если входные данные непоследовательны, неполны или плохо определены, результаты будут отражать эти недостатки, которые часто проявляются в больших масштабах. Проблемы с качеством данных часто возникают из-за дублирующихся или противоречивых записей, непоследовательных определений в разных бизнес-подразделениях, плохой видимости происхождения данных и ограниченной ответственности за владение данными. Например, розничный продавец может описывать один и тот же продукт несколькими способами в разных системах. Без стандартизации инструменты ИИ, обученные на этих данных, дают фрагментированные результаты, и когда это происходит с тысячами продуктов и регионов, искажения многократно усиливаются. Вывод от лидеров в области данных ясен: производительность ИИ неотделима от дисциплинированного, высококачественного управления данными. Повышение квалификации и масштабирование внедрения ИИ И Петри, и Тураски подчеркивают, что одних только технологий недостаточно для преодоления разрыва. Повышение квалификации сотрудников в области грамотности в работе с данными, владения ИИ и осведомленности об управлении гарантирует, что эксперименты с ИИ превратятся в измеримые, реальные результаты — от улучшения качества обслуживания клиентов до более быстрой и точной аналитики. Результаты исследования CDO Insights за 2026 год ставят лидеров в области данных в центр трансформации ИИ. Их мандат распространяется не только на инфраструктуру, но и на архитектуру доверия. Парадокс доверия — это не повод замедлять инновации. Это напоминание о том, что для достижения долгосрочных результатов требуется столько же дисциплины, сколько и амбиций. В 2026 году преуспеют не те организации, которые быстрее всего внедрят новые технологии, а те, которые создадут наиболее надежную основу данных для их поддержки. Чтобы узнать больше об этом, посетите informatica.com Основные выводы Парадокс доверия подчеркивает разрыв между уверенностью сотрудников в ИИ и осторожностью руководства. Лидеры в области данных признают необходимость повышения квалификации в области грамотности в работе с данными и ИИ. — Создание доверительного контекста имеет важное значение для эффективного внедрения ИИ. — Рынок поставщиков решений для управления данным...