Регион Ближнего Востока и Африки (MEA) активно стремится к интеграции искусственного интеллекта (ИИ), однако растущий разрыв между амбициями и практической готовностью угрожает ограничить весь экономический потенциал этой трансформации. Новое исследование IBM Institute for Business Value показывает, что, хотя 77% лидеров данных в MEA отдают приоритет инвестициям для ускорения возможностей ИИ, только 25% уверены, что их существующая инфраструктура данных может надежно поддерживать новые потоки доходов, основанные на ИИ. Этот разрыв подчеркивает критический дисбаланс: организации спешат внедрять ИИ, не решая полностью лежащие в основе проблемы с данными.
Растующий дефицит навыков работы с данными
Одним из наиболее значительных препятствий для успеха ИИ в MEA является растущая нехватка передовых навыков работы с данными. Исследование показало, что 54% респондентов теперь называют это своей главной проблемой, почти вдвое больше, чем в 2023 году (28%). Это быстрое увеличение свидетельствует о том, что разрыв в талантах расширяется быстрее, чем ожидалось, что потенциально препятствует операционализации инициатив в области ИИ и ограничивает конкурентные преимущества. Проблема заключается не просто в нехватке персонала, а в нехватке людей, обладающих специализированными знаниями, необходимыми для эффективного управления, улучшения и использования данных для приложений ИИ.
Интеграция стратегии данных и проблемы неструктурированных данных
Несмотря на опасения по поводу готовности, интеграция между стратегией данных и более широкими технологическими планами увеличилась. Три четверти (76%) главных специалистов по данным (CDO) в MEA теперь сообщают, что их стратегия данных напрямую согласована с инфраструктурными инвестициями, по сравнению с 55% в 2023 году. Однако только 27% уверены в способности своей организации извлекать ценность из неструктурированных данных, критически важного компонента для многих приложений ИИ. Это говорит о том, что, хотя стратегическое согласование улучшается, практические возможности обработки сложных реальных данных остаются ограниченными.
Привлечение талантов и демократизация данных
Борьба за привлечение квалифицированных специалистов по данным усиливается. 79% опрошенных лидеров в MEA испытывают трудности с заполнением ключевых должностей, связанных с данными, и только 51% считают, что усилия по найму обеспечивают необходимые навыки и опыт, что является снижением по сравнению с 66% в 2024 году. Одновременно демократизация данных набирает обороты: 72% главных специалистов по данным в MEA заявляют, что более широкий доступ сотрудников к данным помогает организациям двигаться быстрее. Однако только 28% решительно согласны с тем, что они могут четко продемонстрировать, как данные способствуют достижению бизнес-результатов, и только 27% установили четкие показатели для измерения ценности результатов, основанных на данных. Это говорит о том, что, хотя доступ к данным расширяется, способность превращать его в ощутимую бизнес-ценность остается проблемой.
Сокращение разрыва: подход «ИИ к данным»
Чтобы решить эти проблемы, 75% главных специалистов по данным в MEA применяют подход «ИИ к данным», а не централизуют данные, и 68% активно разрабатывают разнообразные наборы данных для обучения агентов ИИ. Это указывает на переход к использованию ИИ для повышения качества и доступности данных, а не на полагание на традиционные методы управления данными. Однако этот подход требует значительных инвестиций в инфраструктуру и опыт в области ИИ, которых может не хватать многим организациям.
Глобальные тенденции и последствия
Глобальные выводы исследования IBM подчеркивают срочность решения проблемы готовности данных. Во всем мире 81% главных специалистов по данным отдают приоритет инвестициям, ускоряющим развитие ИИ, при этом 13% ИТ-бюджетов теперь выделяются на стратегию данных, по сравнению с 4% в 2023 году. Однако только 26% во всем мире выражают уверенность в том, что их возможности работы с данными могут поддерживать потоки доходов, основанные на ИИ. Этот глобальный разрыв подчеркивает системные проблемы, с которыми организации сталкиваются при переводе амбиций в области ИИ в практические результаты.
Агрессивное стремление региона MEA к ИИ в сочетании с растущим разрывом в готовности данных представляет как возможности, так и риски. Организации, которые уделяют приоритетное внимание качеству данных, инвестируют в развитие талантов и применяют инновационные подходы «ИИ к данным», будут лучше всего подготовлены к реализации полного экономического потенциала этой трансформации. Те, кто не сможет решить эти проблемы, рискуют отстать в условиях все более конкурентной среды.
