Самая дефицитная компетенция эпохи AI, о которой почти не говорят — 10 июня 2026 г. в 11:16:48.674
Самая дефицитная компетенция эпохи AI, о которой почти не говорят Отчёт Cloudera × Harvard Business Review «Taming the Complexity of AI Data Readiness» Cloudera совместно с Harvard Business Review Analytic Services опросили руководителей компаний о готовности данных к внедрению AI. Только 7% компаний сообщили, что их данные полностью готовы для AI. Основные проблемы: • разрозненные источники данных и сложность интеграции (56%) • отсутствие стратегии работы с данными (44%) • низкое качество данных и ошибки в них (41%) 73% руководителей считают, что качеству данных сегодня уделяется недостаточно внимания. Но, на мой взгляд, проблема ещё глубже. Во многих проектах по внедрению AI до 70–90% времени занимает не разработка агентов и не настройка моделей. Основная работа — научить AI понимать данные компании и бизнес-контекст, который за ними стоит. 🔵Что означает каждый показатель. 🔵Откуда берутся данные. Как связаны данные между собой. 🔵Каким источникам можно доверять. 🔵Как устроены ключевые процессы бизнеса. 🔵Какие метрики действительно важны для принятия решений. 🔵Какие правила и ограничения существуют внутри компании. ⭐️По сути, это работа на стыке управления, бизнес-аналитики, процессов, архитектуры данных и AI. Нужно связать между собой модель данных, бизнес-процессы, систему метрик, управленческую логику и правила принятия решений. Фактически собрать для агентов целостную картину бизнеса и объяснить её на языке, который они смогут понимать и использовать в работе. И это та самая дефицитная компетенция эпохи AI Именно эта работа чаще всего оказывается самой сложной. И именно её очень часто недооценивают при планировании AI-внедрений. Результат зависит не столько от модели, сколько от того, насколько хорошо агентам объяснили данные компании, процессы, метрики и управленческий контекст. Именно здесь сегодня находится основной объём работы. И именно здесь всё чаще находится причина будущего успеха или провала AI-внедрения. Источник: Ирина Попова #Астаховаисследует