Предприятия, вкладывающие значительные средства в ИИ, часто обнаруживают, что ограничением является не возможность модели, а качество, происхождение и контроль доступа к данным. Модель, обученная на несогласованных, дублированных или неправильно классифицированных данных, выдаёт результаты, которые выглядят убедительно, но ошибочны так, что это трудно обнаружить, пока не причинён реальный вред бизнесу.
Управление, созданное для ИИ, а не только для отчётности
Традиционное управление данными фокусировалось на точности регуляторной отчётности. Управление в эпоху ИИ должно дополнительно определять, к каким данным система ИИ имеет право доступа, как маскируются или исключаются из выборки чувствительные поля, и как отслеживается происхождение данных.
Каталоги и классификация данных должны рассматриваться как предпосылки для любого развёртывания ИИ с расширенным поиском или агентного ИИ, а не как необязательная документация. Контроль доступа должен распространяться на эмбеддинги и векторные хранилища.
JIG помогает предприятиям строить основу управления данными, которая делает результаты ИИ достаточно надёжными для принятия решений, а не просто впечатляющими на демонстрации.