О работе с данными говорили на Цифровых решениях в контексте их сбора и использования. Суть в том, что компании собирают огромные массивы информации, а затем пытаются придумать им применение.

Опрос Банка России среди 14,7 тыс. нефинансовых организаций показывает: ИИ уже используют около 14% компаний, а еще 20% планируют внедрить его в ближайшее время. При этом рост производительности благодаря ИИ смогли зафиксировать только 35% компаний, а рост прибыльности — лишь 11%. Внедрение ИИ уже набирает темпы, но для большинства компаний финансовый эффект от технологии пока остается неочевидным.

При этом на фоне все более активного использования ИИ, проблема нехватки навыков только обостряется. Так, по словам Павла Потехина из МТС Линк, из накопленных массивов данных сегодня компаниями используется порядка 5 процентов. Помочь могли бы ИИ-агенты, но проблема в отсутствии во многих компаниях культуры использования ИИ. Даже если сотрудник знает о возможностях современных ИИ-агентов, не всегда он понимает, в каких сценариях они могут приносить реальную пользу конкретно ему.

Меня же зацепил тейк Карена Казаряна из АНО ЦЭ про то, что есть огромный дефицит процессных данных. Он привел в пример собственный опыт, когда сегодня практически невозможно восстановить логику принятия того или иного управленческого решения, сделанного 6-7 лет назад, несмотря на то, что все вроде бы документировалось. Все документировалось, но очевидно, что что-то теряется, и это «что-то» становится критично значимым.

И вот как научиться при помощи ИИ-шечки это сохранять, а потом вытаскивать – большой вопрос.