CQC було запропоновано очолити модель, орієнтовану на дані, всього через рік після того, як незалежний огляд виявив, що його власна інфраструктура даних фундаментально порушена. Цього року уряд Великої Британії опублікував Серед його більш футуристичних обіцянок було бачення, де Комісія з якості догляду (CQC) веде більш обґрунтовану на дані модель інспекції. . 10-річний план охорони здоров'я для Англії AI оснащений системою раннього попередження для виявлення проблем у сфері охорони здоров'я, перш ніж вони виникають На папері це звучить надзвичайно перспективно, але є одне дуже базове питання, на яке ніхто, здається, не може відповісти: Які дані цей AI буде тренуватися? Тому що на момент написання, докази, здається, вказують на те, що CQC не має активу даних, а криза даних. Перевірка реальності У минулому році, а Згідно з доповіддю, цифрова трансформація CQC, а також нова ІТ-система, не змогли доставити.Що більше, дані знаходяться в жахливому стані. Незалежний огляд нової системи CQC в 99 млн фунтів стерлінгів У контексті планів це не невелика помилка. системи штучного інтелекту потребують величезної кількості точних, стандартизованих і чистих даних для роботи.Без цього будь-які прогнози або попередження, які вони генерують, не тільки ненадійні, вони небезпечні. CQC є лише одним з прикладів більш широкої тенденції: інститути піддаються тиску, щоб стрибнути в інновації, не забезпечивши спочатку фундаментальних принципів, керуючись лідерами, які не мають технічного розуміння, але контролюють значні бюджети. Зупиніть спин, почніть з стандартів Як говорив Артур Кларк, Однак, я можу вам обіцяти; AI насправді не магія. : вражаюча на поверхні, але обмежена тим, що за завісою. «Будь-яка достатньо розвинена технологія не відрізняється від магії». Механічний турок Якщо ми не виправимо дані спочатку, це не буде інновація. Це буде дорогий, езотеричний театр. І дуже схожий на британський театральний заклад в реальному житті; ми будемо сидіти тут знову через п'ять років, запитуючи, куди пішли всі гроші. Справжні інновації повинні починатися з несексуальної задачі роботи над основними даними та інфраструктурою, не обіцяючи автоматизувати існуючі збої.