Budoucnost Vaší firemní AI strategie: Jak silná datová základna může zajistit udržitelnou inovaci

Rychlý tempo inovací způsobil v posledních letech u lídrů podniků něco jako otřes mozku, a bylo obtížné udržet krok s novými schopnostmi, které vstupují na trh. Jakmile si firmy myslí, že jsou vpředu, nová oznámení hrozí rozdělit pozornost a vykolejit pokrok. To vedlo C-Suite k tomu, aby mysleli více dlouhodobě se svými digitálními strategiemi a posílili svou kapacitu pro udržitelnou inovaci.

Koncepce udržitelné inovace se liší od udržitelnosti samotné (která se často zabývá dopadem na klima), a je spíše uznáním toho, že vznikající technologie vyžaduje správné prostředí, aby mohla prosperovat. Jinými slovy, digitální transformace není jen o získání dostupné technologie, ale také o vytvoření silné datové základny, aby firmy byly připraveny získat jakoukoli technologii, která přijde dále. Tato základna je kořenem inovace samotné a umožňuje firmám vytvořit analytický model (s AI) pro získání přehledů, které pohánějí změnu. Tento typ prostředí je často zdrojem dobře známého principu „Selhání. Učení.“, protože poskytuje prostor pro týmy, aby experimentovaly a testovaly nové nápady.

Jak se kolem AI a GenAI vytváří hype, společnosti budou future-proofovat své investice vytvořením robustní, dobře architekturované datové vrstvy, která je přístupná, organizovaná a strukturovaná tak, aby vydržela zkoušku času.

Vyřešení datové mezery

Zatímco sexy zákaznická technologie často získává všechny titulky, je to datová analytika, která je skutečným tahounem AI/GenAI. Většina lídrů tomu rozumí, ale programy AI a datové sběrné úsilí mohou stále běžet paralelně, přičemž data jsou nahromaděna na jednom místě, než jsou krmena do programů AI. Místo toho, aby se na datový program a procesy AI/GenAI dívaly jako na dvě samostatné iniciativy, musí být tyto úsilí propojena, aby se zajistilo, že data jsou uspořádána správně a připravena k spotřebě. To znamená, že i když je k dispozici velké množství dat, lídři musí uvážit, kolik z nich je skutečně využitelných pro řízení svých projektů AI. Realita je taková, že toho není mnoho. Společnosti vlastně duplikují úsilí, když drží data a AI odděleně, a přiblížení jich může být klíčovým rozdílem v zlepšení efektivity, snížení nákladů a zefektivnění operací.

Podle BCG, společnosti, které investovaly čas do spojení svých datových a AI programů od začátku, zaznamenaly vyšší růst ve srovnání se svými protějšky. Společnosti nemohou mít vývoj AI bez předchozího řešení dat, a lídři se odtrhávají od ostatních pomocí svých zralějších schopností lépe ideovat, priorizovat a zajišťovat přijetí více diferencujících a transformačních použití dat a AI. V důsledku toho společnosti, které propojily data s vývojem AI, mají čtyřnásobně více případů použití škálování a přijetí napříč svými podniky než ti, kteří jsou pozadu v datech a AI, a pro každý případ použití, který implementují, je průměrný finanční dopad pětkrát větší.

Abyste posílili svou datovou základnu, začněte kladením několika klíčových otázek

Pamatujte, že schopnost zvednout a přesunout data (buď na místě nebo prostřednictvím cloudové migrace) není totéž jako učinit je připravenými pro AI. Aby se zajistilo, že data jsou připravena k spotřebě (tj. aby mohla být analyzována pro AI-přehledy), společnosti musí nejprve uvážit několik důležitých otázek:

• Jak naše data odpovídají konkrétním obchodním výsledkům? AI modely potřebují kurátorská, relevantní a kontextualizovaná data, aby byly účinné. V raných fázích by společnosti měly změnit svůj způsob myšlení z toho, jak data získávají a ukládají, na to, jak budou použita pro AI-řízené rozhodování v rámci konkrétních funkcí. Když společnosti architekturu konkrétních případů použití při ukládání a organizování svých dat, mohou být data později snáze přístupná, když bude třeba vyvinout nové procesy, jako je AI, GenAI nebo agentic AI.
• Jaké překážky jsou na naší cestě? Když McKinsey provedl průzkum 100 lídrů C-Suite v odvětvích po celém světě, téměř 50% mělo potíže s pochopením rizik generovaných digitálními a analytickými transformacemi – daleko největší bolestí bodu pro řízení rizik. Ve spěchu začít produkovat výsledky mohou společnosti často obětovat strategii pro rychlost. Místo toho lídři potřebují pečlivě prostudovat všechny úhly, přemýšlet do budoucnosti a snažit se zmírnit potenciál pro riziko.
• Jak můžeme optimalizovat svá data pro zvýšení efektivity? Jak se potřeba dat zvyšuje, je běžné, že manažeři nasazují „brýle“ a soustředí se pouze na svůj vlastní oddělení. Tento typ úzkého myšlení vede k redundanci dat a zpomalení rychlosti získávání dat, takže společnosti potřebují od začátku priorizovat mezioborovou komunikaci a spolupráci.

4 nejlepší postupy pro vývoj silné datové základny

Společnosti, které investují do své datové vrstvy dnes, připravují se na dlouhodobý úspěch AI v budoucnu. Zde jsou čtyři nejlepší postupy, které vám pomohou future-proofovat vaši datovou strategii:

1. Zajistěte kvalitu a správu dat

• Vybudujte datovou genealogii, správu metadat a automatizované kontroly kvality
• Využijte AI poháněné datové katalogy pro lepší objevitelnost a klasifikaci
• Zjednodušte správu dat, aby byla zajištěna bezproblémová správa strukturovaných a nestrukturovaných dat, modelů strojového učení (ML), notebooků, dashboardů a souborů

Dobrým příkladem společnosti, která aktivně využívá AI pro zajištění kvality a správy dat, je SAP, který integruje funkce strojového učení do své datové správy, aby identifikoval a opravil datové nesrovnalosti, a tím zlepšil celkovou kvalitu dat a udržel robustní postupy správy dat napříč svými platformami.

2. Zpevněte bezpečnost, soukromí a dodržování předpisů dat

• Implementujte Zero-Trust Security šifrováním dat v klidu a během přenosu
• Použijte AI poháněnou detekci hrozeb pro identifikaci anomálií a prevenci porušení
• Zajistěte soulad s globálními předpisy, jako je GDPR a CCPA, a automatizujte reporting/audity pomocí AI

Jedna společnost, která dělá inovativní věci v digitálním dodavatelském řetězci a správě rizik třetích stran, je Black Kite. Inteligenční platforma Black Kite poskytuje rychle a nákladově efektivní přehledy o třetích stranách a dodavatelských řetězcích, priorituje výsledky do zjednodušeného dashboardu, který týmy pro správu rizik mohou snadno spotřebovat a uzavřít kritické bezpečnostní mezery.

3. Prozkoumejte strategická partnerství

• Hodnoťte své pokročilé analytické schopnosti a prostudujte, jak vaše stávající data fungují
• Hledejte partnery, kteří mohou integrovat AI, datové inženýrství a analytiku do jedné snadno spravovatelné platformy

Některá cloudová partnerství, která mohou pomoci strukturovat data pro úspěch AI, jsou: (a) Databricks, který se integruje s existujícími nástroji a pomáhá firmám budovat, škálovat a spravovat data/AI (včetně GenAI a dalších modelů ML); a (b) Snowflake, který provozuje platformu, která umožňuje analýzu dat a současný přístup k sadám dat s minimální latencí.

4. Podporujte datově řízenou kulturu

• Demokratizujte přístup k datům implementací samoobslužných AI nástrojů, které používají přirozené jazykové dotazy (NLQ) pro zpřístupnění přehledů z dat
• Zvyšte dovednosti zaměstnanců v oblasti AI a datové gramotnosti a školte týmy v AI, GenAI a dalších procesech správy dat
• Podporujte spolupráci mezi datovými vědci, inženýry a obchodními týmy, aby usnadnili sdílení dat a generovali více holistických přehledů

Jedním z příkladů společnosti, která aktivně podporuje datově řízenou kulturu, která silně spoléhá na AI, je Amazon, který používá zákaznická data rozsáhle pro personalizaci produktových doporučení, optimalizaci logistiky a informovaná obchodní rozhodnutí napříč svými operacemi, čímž činí data centrálním pilířem své strategie.

Vybudování datové základny pro budoucnost

Podle nedávného průzkumu KPMG očekává 67% lídrů podniků, že AI zásadně změní jejich podniky do dvou let, a 85% se domnívá, že kvalita dat bude největší překážkou pokroku. To znamená, že je čas na velkou rekonstrukci dat samých, zaměřenou nejen na úložiště, ale na využitelnost a efektivitu. Budoucím zajištěním svých datových základů mohou společnosti future-proofovat své investice do AI a umístit se pro pokračující, udržitelnou inovaci.