⚙️ Готовы ли ваши данные к внедрению AI-агентов?

Мы вступили в эру, где ChatGPT и другие модели уже не фантастика, а часть рабочих процессов. Компании хотят использовать AI, чтобы автоматизировать задачи, принимать решения быстрее и эффективнее. Но путь к этому лежит не только через модели — а через качество ваших данных.

📌 На практике мы видим: даже Senior-разработчики и ML-специалисты тратят до 70% времени не на создание агента, а на очистку и структурирование данных. В результате проекты затягиваются, дорожают и часто не дают результата. Чтобы избежать этих проблем и значительно упростить разработку AI-агентов, ответственность за порядок в данных нужно переложить на дата-команду.

Оценка готовности корпоративных данных к использованию в AI/ML-сценариях с Hibert Team

Hibert Team предлагает оценить ваши данные по ключевым аспектам, чтобы вы могли уверенно двигаться вперёд:

🔹 Data Structure & Organization (Структура и организация)
Данные должны иметь чёткий и логичный формат. Используете ли вы лучшие практики для их хранения и организации? Насколько легко масштабировать вашу текущую систему? Хаотичные и неструктурированные данные — главный враг любого ИИ-проекта.
🔹 Data Governance (Управление данными)
Этот аспект касается правил и политик. Кто и что имеет доступ к данным, и кто отвечает за их безопасность? Понимаете ли вы, к каким данным будет иметь доступ сервис агента, и соответствует ли это вашим ожиданиям? Чёткая система управления данными — это не просто бюрократия, а гарантия их надёжности и безопасности, что критически важно для ИИ.
🔹 Data Understandability & Usability (Понятность и удобство)
Легко ли ваши сотрудники могут понять значение тех или иных данных? Есть ли у вас единый словарь терминов? Хорошо ли структурирована документация? Если ваш сотрудник без труда понимает данные, то и агент сможет работать с ними эффективно.
🔹 Data Quality (Качество данных)
Насколько ваши данные полные, точные и актуальные? Содержат ли они дубликаты, пропуски или явные ошибки? Если данные «грязные», то и результат работы ИИ будет сомнительным. Важно провести их чистку и стандартизацию, чтобы избежать эффекта «мусор на входе — мусор на выходе».

Применяя эти практики, можно с высокой точностью сказать, что разработка агента и вывод его в эксплуатацию сократятся в 3-4 раза.

🤩 Как Hibert Team может помочь?
У нас нет волшебной таблетки, мы ориентируемся на потребности каждого бизнеса индивидуально. Поэтому мы проведём детальный аудит ваших данных и точно скажем, что необходимо упорядочить. Вы получите чёткий план действий, который мы поможем вам реализовать.

➡️ Оставить заявку ⬅️