19 июня 2025 г.

Компания Gartner, Inc. объявила основные прогнозы по данным и аналитике (D&A) на 2025 год и далее. Среди ключевых прогнозов — половина бизнес-решений будет дополнена или автоматизирована с помощью ИИ-агентов; грамотность руководителей в области ИИ будет способствовать более высокой финансовой эффективности; а критические ошибки в управлении синтетическими данными поставят под угрозу управление ИИ, точность моделей и соответствие требованиям.

На проходящем сегодня в Сиднее саммите Gartner Data & Analytics вице-президент-аналитик Gartner Карли Айдоин заявила: «Почти всё сегодня — от способов нашей работы до принятия решений — напрямую или косвенно зависит от ИИ. Но ИИ сам по себе не приносит ценности — он должен быть тесно интегрирован с данными, аналитикой и управлением, чтобы обеспечивать интеллектуальные и адаптивные решения и действия по всей организации».

Gartner рекомендует организациям учитывать следующие стратегические предположения при планировании на ближайшие 2–3 года.

  • К 2027 году 50% бизнес-решений будут дополнены или автоматизированы ИИ-агентами для принятия решений.
    Интеллект принятия решений объединяет данные, аналитику и ИИ для создания процессов, которые поддерживают и автоматизируют сложные суждения. ИИ-агенты улучшают этот процесс, справляясь со сложностью, анализом и сбором данных из разных источников. Gartner советует лидерам в области данных и аналитики сотрудничать с бизнес-подразделениями, чтобы определить и приоритизировать ключевые решения, критичные для успеха организации, и те, которые могут получить выгоду от более эффективного применения аналитики и ИИ.

«ИИ-агенты для интеллектуального принятия решений — это не панацея и не безошибочные инструменты, — говорит Айдоин. — Их нужно использовать вместе с эффективным управлением и управлением рисками. Человеческие решения по-прежнему требуют правильных знаний, а также грамотности в данных и ИИ».

  • К 2027 году организации, которые акцентируют внимание на грамотности руководителей в области ИИ, будут иметь на 20% лучшую финансовую эффективность по сравнению с теми, кто этого не делает.
    Для раскрытия полного бизнес-потенциала ИИ необходимо повысить грамотность руководителей в этой области. Им нужно знать о возможностях, рисках и затратах, чтобы принимать эффективные, ориентированные на будущее решения по инвестициям в ИИ, ускоряющие достижения организации. Gartner рекомендует лидерам в области данных и аналитики внедрять программы практического повышения квалификации для руководителей, например, создавать прототипы, специфичные для отрасли, чтобы сделать ИИ более осязаемым. Это приведет к более разумным и обоснованным инвестициям в ИИ.

  • К 2027 году 60% лидеров в области данных и аналитики столкнутся с критическими проблемами управления синтетическими данными, что поставит под угрозу управление ИИ, точность моделей и соответствие требованиям.
    Использование синтетических данных для обучения моделей ИИ стало ключевой стратегией для повышения конфиденциальности и создания разнообразных наборов данных. Однако появляются сложности, связанные с необходимостью обеспечения точного отражения реальных сценариев, масштабируемости для удовлетворения растущего спроса на данные и бесшовной интеграции с существующими системами и потоками данных.

«Для управления этими рисками организациям нужно эффективно управлять метаданными, — говорит Айдоин. — Метаданные обеспечивают контекст, происхождение и управление, необходимые для отслеживания, проверки и ответственного управления синтетическими данными, что критично для поддержания точности ИИ и соответствия стандартам».

  • К 2028 году 30% пилотных проектов на базе генеративного ИИ (GenAI), которые выйдут в крупномасштабное производство, будут построены собственными силами, а не развернуты с помощью готовых приложений, что снизит затраты и повысит контроль.
    Создание моделей GenAI внутри организации обеспечивает гибкость, контроль и долгосрочную ценность, которую сложно получить с помощью готовых инструментов. По мере роста внутренних возможностей Gartner рекомендует организациям внедрить четкую структуру для решений «строить или покупать». Она должна учитывать стоимость, время выхода на рынок, доступные навыки, возможности интеграции, соответствие требованиям и риски.

  • К 2027 году организации, которые уделяют приоритетное внимание семантике в данных, готовых к ИИ, повысят точность моделей GenAI до 80% и сократят затраты до 60%.
    Плохая семантика в GenAI приводит к большему числу «галлюцинаций», увеличению числа токенов и росту затрат. Организации, которые переосмысляют управление данными с акцентом на активные метаданные, достигают большей точности и эффективности моделей, лучше готовы к работе с ИИ и снижают вычислительные расходы. По данным Gartner, это позволяет ИИ-агентам работать эффективнее и способствует более умному и быстрому принятию решений в организации.

  • К 2029 году 10% глобальных советов директоров будут использовать рекомендации ИИ для оспаривания ключевых решений руководства, важных для бизнеса.
    По мере того как ИИ становится неотъемлемой частью стратегии на уровне советов директоров, потребность в сильном управлении данными, ясности регулирования и управлении репутацией возрастает. Gartner рекомендует советам определить границы вовлечения ИИ в процесс принятия решений и установить четкие политики по надзору, ответственности и соблюдению нормативных требований. Это позволит использовать ИИ как стратегического советника, сохраняя доверие и контроль.

Источник: Пресс-служба компании Gartner