Un articol recent din Harvard Business Review evidențiază o problemă critică: IA generalistă are adesea dificultăți în domeniul sănătății deoarece îi lipsește contextul, nuanțele și cunoștințele specializate. Modelele pot citi grafice, dar totuși interpretează greșit ce înseamnă de fapt semnalele cheie în practică. Concluzia este clară: AI nu are nevoie doar de mai multe date, ci și de date de înaltă calitate, validate și conștiente de domeniu. Fără o infrastructură de date solidă, chiar și modelele puternice pot produce erori periculoase. Aici contează noile straturi de infrastructură. Ecosistemele distribuite precum Perceptron urmăresc să susțină medii în care datele, modelele și rezultatele pot fi evaluate, validate și îmbunătățite continuu. Viitorul IA nu va fi determinat doar de accesul la modele, ci de calitatea datelor din spatele lor și a sistemelor folosite pentru a le verifica. 🔗Sursa: