Данные должны ставить вопросы, а не давать ответы | Harvard Business Review Russia
Управление инновациями

Данные должны ставить вопросы, а не давать ответы

Майкл Шрейдж
Данные должны ставить вопросы, а не давать ответы

Чем больше данных, тем продуктивнее и прибыльнее может оказаться прогностическая аналитика. Но это — расхожее мнение, а инноваторы, которые стремятся не столько предсказывать, сколько изобретать будущее, должны больше интересоваться теми сложными операциями, которые ученые ныне проделывают над большими данными, выжимая из них интереснейшие сведения. На смену искусственному интеллекту (AI или artificial intelligence) идет автоматизированная гипотеза (AH или automated hypothesis) — именно ею все чаще будут вдохновляться прорывные инновации.

Недавно The Economist писал: «Более 90 групп исследователей ныне заняты разработкой программного обеспечения для создания AH. Они надеются с его помощью обрабатывать не обрывки информации, а обширный корпус научной литературы (по некоторым прикидкам до 50 млн научных статей), который ныне пылится в публичных базах данных». Иными словами, специалисты по данным из разных стран поняли, что петабайты и экзабайты могут превратить компьютерные разработки в нечто столь же креативное, как воображение. И в это они вкладываются.

Полная версия статьи доступна подписчикам
Вы уже подписаны?
Тогда авторизуйтесь
советуем прочитать
Как заставить социальные сети работать на вас
Миллер Лоуренс,  Христакис Николас