Почему внедрение ИИ разбивается о «грязные» данные

Большинство ИИ-пилотов не взлетают или выдают результаты, опасные для бизнеса. Причина не в санкциях и не в отсутствии специалистов, а в фундаменте, о котором часто забывают — качестве корпоративных данных. Почему без наведения порядка в учетных системах 1С искусственный интеллект бесполезен и как системы класса MDM становятся пропуском в мир AI — в нашей серии материалов.

Данные низкого качества

Искусственный интеллект работает по принципу GIGO (Garbage In, Garbage Out — «мусор на входе, мусор на выходе»). Если «скормить» нейросети противоречивую информацию, она не выдаст правильный ответ, а сгенерирует убедительную ложь (галлюцинацию).

В экосистеме 1С корпоративные базы данных (1С:ERP, 1С:Управление торговлей, 1С:Комплексная автоматизация) могут содержать «цифровой шум»:

• Дубли контрагентов: Один и тот же клиент заведен как «ООО Ромашка», «Ромашка ООО» и «Romashka LLC». Для человека это одно лицо, для ИИ — три разных сущности, что ломает аналитику продаж.
• Неструктурированная номенклатура: В одной базе позиция называется «Болт М5х20 сталь», в другой — «Крепеж мет. 5*20». Без единого стандарта ИИ не сможет сопоставить остатки на складах.
• Устаревшие связи: Отсутствие иерархии и хаос в справочниках делают невозможным построение точных рекомендательных систем.

Для ИТ-директора или интегратора это создает барьер входа и приводит зачастую к неудачным пилотным внедрениям.

Сегодня бизнес приходит к пониманию: прежде чем мечтать о цифровых ассистентах и автопилотах для бизнеса, необходимо решить базовую, «скучную» задачу — навести порядок в своих активах данных. Без этого вход в эру ИИ для компании закрыт.