Pe scurt, de la Ziarist
REZUMAT AI- Daniel Costache de la Horváth România afirmă că scalarea proiectelor AI este dificilă deoarece multe companii nu au o arhitectură de date pregătită.
- Succesul AI în finanțe depinde de accesul la date, procese și reguli de business, nu de performanța modelului tehnologic.
- Investițiile în arhitecturi moderne de date pot aduce beneficii în raportare și planificare înainte de utilizarea inteligenței artificiale.
Daniel Costache, senior project manager la Horváth România, a declarat că, în ciuda entuziasmului general, puține proiecte de inteligență artificială reușesc să genereze un impact măsurabil în activitatea cotidiană a companiilor. Specialistul a menționat că, deși implementarea proiectelor pilot se realizează rapid, procesul de scalare a acestora reprezintă o dificultate majoră pentru organizații.
Importanța accesului la date și contextul de business
Potrivit analizei lui Costache, succesul transformării prin AI, în special în departamentele financiare, nu depinde de calitatea modelului tehnologic, ci de capacitatea organizației de a furniza acces la date, procese și reguli de business. Acesta a subliniat că multe sisteme de raportare actuale au fost concepute pentru generarea de rapoarte, nu pentru a alimenta agenți AI. De asemenea, logica de business este adesea dispersă în fișiere Excel, interogări sau cod sursă vechi, ceea ce privează AI de contextul necesar.
Arhitectura de date ca fundație pentru AI
O platformă de date pregătită pentru AI („AI-ready”) necesită, conform specialistului, o sursă unică și credibilă pentru datele critice și indicatorii de performanță. O organizație pregătită ar trebui să aibă definiții comune, reguli de calcul clare și un cadru de guvernanță pentru date. Costache a adăugat că investițiile într-o arhitectură modernă de date pot îmbunătăți raportarea și planificarea chiar înainte de implementarea propriu-zisă a agenților de inteligență artificială.
