Nedávný článek v Harvard Business Review upozorňuje na zásadní problém: obecná AI často zápasí ve zdravotnictví, protože jí chybí kontext, nuance a specializované znalosti. Modely dokážou číst grafy, ale stále špatně interpretují, co klíčové signály ve skutečnosti znamenají v praxi. Poučení je jasné: AI nepotřebuje jen více dat, potřebuje kvalitní, ověřená a doménově uvědomělá data. Bez silné datové infrastruktury mohou i výkonné modely způsobit nebezpečné chyby. Právě zde záleží na nových vrstvách infrastruktury. Distribuované ekosystémy jako Perceptron si kladou za cíl podporovat prostředí, kde lze data, modely a výstupy průběžně vyhodnocovat, validovat a zlepšovat. Budoucnost AI nebude určena pouze přístupem k modelům, ale kvalitou dat za nimi a systémů používaných k jejich ověření. 🔗Zdroj: