**EXL представляет EXLdata.ai: инновационное решение для подготовки данных к использованию в системах искусственного интеллекта**
**Резюме:** 15 октября 2023 года компания EXL объявила о запуске платформы EXLdata.ai, созданной совместно с технологическим партнером Databricks. Решение представляет собой первое на рынке AI-нативное агентское программное обеспечение, предназначенное для преодоления ключевого препятствия на пути внедрения ИИ на предприятиях — сложности подготовки и унификации данных.
**Детали запуска и функциональность платформы**
Основная задача EXLdata.ai — консолидация сложных и гетерогенных данных из различных источников в единую, управляемую экосистему. По данным исследования MIT Technology Review, до 80% времени при реализации AI-проектов занимают именно процессы сбора, очистки и подготовки данных. Платформа EXL, построенная на инфраструктуре Databricks Lakehouse, автоматизирует эти процессы, что позволяет сократить время на подготовку данных для машинного обучения в среднем на 40-60%. Это достигается за счет применения нативных алгоритмов искусственного интеллекта, которые выполняют категоризацию, обогащение и трансформацию данных без необходимости масштабного ручного вмешательства.
**Ключевые технологические аспекты и рыночный контекст**
Партнерство с Databricks предоставляет EXL доступ к одной из наиболее мощных платформ для работы с данными и ИИ. Согласно отчету Databricks за второй квартал 2023 года, более 9000 организаций worldwide используют ее инфраструктуру. Интеграция EXLdata.ai в эту экосистему позволяет клиентам ускорить внедрение AI-моделей непосредственно в бизнес-процессы (workflow). Решение ориентировано на такие регулируемые отрасли, как финансы, страхование и здравоохранение, где объем неструктурированных данных ежегодно растет на 30-50%.
**Прогнозы и последствия для рынка**
Ожидается, что выход EXLdata.ai окажет существенное влияние на рынок корпоративных AI-решений, объем которого, по прогнозам Gartner, достигнет 110 млрд долларов США к 2025 году. Внедрение подобных AI-нативных агентских систем позволит предприятиям не только сократить операционные издержки, но и повысить точность и эффективность прогнозных моделей. В среднесрочной перспективе это может привести к перераспределению инвестиций в корпоративном секторе с фокусом на решения, предлагающие комплексную автоматизацию подготовки данных, что станет новым стандартом для индустрии.