Революция в области искусственного интеллекта — это, по своей сути, революция данных, и преобразование огромных массивов «грязных» данных в качественное топливо для ИИ-моделей остается главной проблемой и величайшей возможностью для бизнеса. Хотя основное внимание в мире ИИ приковано к моделям и алгоритмам, фундаментом любой успешной интеллектуальной системы являются данные. Способность больших моделей обрабатывать гигантские объемы информации и является движущей силой текущей революции. Однако исходные данные в компаниях часто являются неструктурированными, противоречивыми и «грязными», что делает их непригодными для прямого использования. Главный вызов для организаций заключается в создании надежных конвейеров данных (data pipelines). Это включает в себя сбор, очистку, разметку и структурирование информации, чтобы сделать ее пригодной для обучения и эксплуатации ИИ-моделей. Этот сложный и ресурсоемкий процесс является абсолютно необходимым для достижения высокой точности и надежности работы ИИ. Компании, которые успешно справляются с этими задачами, получают огромное конкурентное преимущество. Качественные, проприетарные данные становятся ценнейшим активом, позволяющим настраивать общие модели под свои конкретные нужды и создавать мощные, кастомизированные ИИ-решения. Именно умение управлять жизненным циклом данных отличает настоящих лидеров в области ИИ от всех остальных.