Je vaše datové ekosystémy připraveny na umělou inteligenci? Jak mohou společnosti zajistit, aby jejich systémy byly připraveny na revoluci s umělou inteligencí

Jako měna budoucnosti je sběr dat pro společnosti známým procesem. Nicméně, předchozí éra technologií a nástrojů omezila podniky na jednoduchá, strukturovaná data, jako jsou transakční informace a zákaznické a konverzace z call center. Odtud pak společnosti používaly sentimentální analýzu, aby viděly, jak zákazníci cítí vůči produktu nebo službě.

Nové nástroje a schopnosti umělé inteligence představují neuvěřitelnou příležitost pro společnosti, aby šly beyond strukturovaná data a využily komplexních a nestrukturovaných datových sad, čímž odemknou ještě větší hodnotu pro zákazníky. Například velké jazykové modely (LLM) mohou analyzovat lidské interakce a extrahovat klíčové informace, které obohacují zákaznickou zkušenost (CX).

Nicméně, předtím, než organizace mohou využít sílu umělé inteligence, existuje mnoho kroků, které je třeba podniknout, aby se připravily na integraci umělé inteligence, a jedním z nejdůležitějších (a snadno přehlížených) je modernizace jejich datové ekosystémy. Níže jsou některé z nejlepších postupů a strategií, které podniky mohou využít, aby své datové ekosystémy připravily na umělou inteligenci.

Získání ovládnutí nad datovým majetkem

Podniky musí shromáždit a zorganizovat svá data do centrálního úložiště nebo datové ekosystémy, aby se staly připravenými na umělou inteligenci. Datový majetek společnosti je infrastruktura, která ukládá a spravuje všechna data, s primárním cílem učinit data snadno dostupná správným lidem, když je potřebují, aby mohli učinit datem řízená rozhodnutí nebo získat holistický pohled na svá datová aktiva. Bohužel, většina společností nerozumí svému stávajícímu datovému majetku, ať už kvůli omezením legacy, izolovaným datům, špatnému řízení přístupu nebo kombinaci těchto důvodů.

Abyste získali hlubší pochopení svého datového majetku, měli byste spolupracovat s partnerem, který může poskytnout řešení umělé inteligence, jako je například platforma pro orchestraci generativní umělé inteligence. Taková platforma může umožnit podnikům urychlit experimentování a inovace napříč LLM, AI-nativními aplikacemi, vlastními doplňky a – nej重要něji – datovými úložišti. Tato platforma může také fungovat jako bezpečné, škálovatelné a přizpůsobitelné pracovní místo pro umělou inteligenci, které pomáhá společnostem získat hlubší pochopení jejich datové ekosystémy, zlepšuje obchodní řešení řízená umělou inteligencí.

Mít hlubší pochopení svého datového majetku nejenom zvyšuje účinnost řešení umělé inteligence, ale také pomáhá organizacím používat svá nástroje umělé inteligence více zodpovědně a způsobem, který priorizuje bezpečnost dat. Data se stávají stále více detailními díky procesům a schopnostem umělé inteligence, což zdůrazňuje potřebu technické shody se bezpečnostními požadavky a dodržování zodpovědných postupů umělé inteligence.

Zvýšení datové governance a bezpečnosti

Rámce datové governance musí podniky projít významnou proměnou, aby se staly připravenými na umělou inteligenci. Rámce datové governance jsou relativně novým výtvorem, zaměřeným na tradičnější datové aktiva. Nicméně, dnes, kromě strukturovaných dat, podniky potřebují používat i nestrukturovaná data, jako jsou osobní identifikační informace (PII), e-maily, zákaznické zpětné vazby atd., které současné rámce datové governance nemohou zvládnout.

Kromě toho generativní umělá inteligence (Gen AI) mění paradigmatu datové governance z pravidel na ochranné zábrany. Podniky potřebují definovat hranice, místo aby se spoléhaly na tvrdá pravidla, protože jeden úspěch nebo neúspěch neodhalí nic zvlášť zajímavého. Definováním hranic, výpočtem pravděpodobnosti úspěchu na specifické sadě dat a měřením, zda výstupy zůstaly v těchto parametrech, organizace mohou určit, zda řešení umělé inteligence je technicky shodné nebo zda potřebuje jemné doladění.

Organizace musí implementovat a přijmout nové nástroje, přístupy a metodologie datové governance. Vedoucí značky používají techniky strojového učení k automatizaci datové governance a kvality. Konkrétně, stanovením politik a prahových hodnot dopředu, tyto společnosti mohou snáze automatizovat vynucování datových standardů. Další nejlepší postupy datové governance zahrnují nasazení přísných protokolů pro zpracování a ukládání dat, anonymizaci dat, kde je to možné, a omezení neoprávněného sběru dat.

Jak se regulační prostředí kolem sběru dat s umělou inteligencí dále vyvíjí, nesoulad by mohl způsobit vážné pokuty a poškození pověsti. Navigace v těchto vznikajících pravidlech bude vyžadovat komplexní rámec datové governance, který zohledňuje zákony na ochranu dat specifické pro regiony, kde společnost působí, jako je například evropský zákon o umělé inteligenci.

Podobně musí podniky zlepšit datové gramotnosti napříč celou organizací. Společnosti potřebují provést změny na všech úrovních, nejen u technických lidí, jako jsou inženýři nebo datoví vědci. Začněte s hodnocením datové zralosti, vyhodnocením bezpečnostních kompetencí napříč různými roli. Takové hodnocení může odhalit, zda týmy nemluví stejným obchodním jazykem. Po stanovení základny mohou podniky implementovat plány na zlepšení datové gramotnosti a bezpečnostního povědomí.

Zlepšení datové zpracování

Pokud to nebylo již zřejmé, nestrukturovaná data jsou kopcem, na kterém značky budou buď úspěšní, nebo neúspěšní. Jak bylo zmíněno dříve, nestrukturovaná data mohou zahrnovat PII, e-maily a zákaznické zpětné vazby a jakákoliv data, která nelze uložit do běžného textového souboru, PDF, tabulky Microsoft Excel atd. Tato neohrabaná povaha nestrukturovaných dat činí je obtížnějšími pro analýzu nebo vyhledávání. Většina nástrojů a platforem pro zpracování dat nemůže zahrnout a jednat s těžce nestrukturovanými daty – zejména v kontextu denních zákaznických interakcí.

Aby podniky překonaly výzvy nestrukturovaných dat, musí zachytit toto nedokumentované znalosti, extrahovat je a namapovat je na firemní znalostní bázi, aby vytvořily kompletní obraz své datové ekosystémy. V minulosti byl tento proces znalostního managementu velmi náročný, ale umělá inteligence ho činí snazším a dostupnějším sběrem dat z více zdrojů, opravou nesrovnalostí, odstraněním duplikátů, oddělením důležitých od nedůležitých dat atd.

Jakmile se umělá inteligence integruje s datovou ekosystémou, může pomoci automatizovat zpracování komplexních aktiv, jako jsou právní dokumenty, smlouvy, interakce z call center atd. Umělá inteligence může také pomoci budovat znalostní grafy, aby uspořádala nestrukturovaná data, což činí schopnosti generativní umělé inteligence ještě účinnějšími. Kromě toho generativní umělá inteligence umožňuje společnostem sbírat a kategorizovat data na základě sdílených podobností, odhalovat chybějící závislosti.

Ačkoli tyto vznikající nástroje pro analýzu dat s umělou inteligencí mohou dávat smysl a odhalovat informace z chaotických nebo neuspořádaných dat, podniky musí také modernizovat svou technologickou základnu, aby podporovaly tyto komplexní datové sady. Obnova technologické základny začíná auditem – konkrétně hodnocením, které systémy fungují na úrovni, která může spolupracovat s moderními inovacemi, a které nejsou dostatečné. Společnosti musí také určit, které stávající systémy mohou integrovat s novými nástroji.

Získání pomoci pro přípravu na umělou inteligenci

Připravit datovou ekosystému na umělou inteligenci je složitý a vícestupňový proces, který vyžaduje vysokou úroveň odborných znalostí. Málokterá společnost má takové znalosti nebo dovednosti v rámci své organizace. Pokud se společnost rozhodne využít odborných znalostí partnera, aby připravila svou datovou ekosystému pro integraci umělé inteligence, existují specifické vlastnosti, které by měly být prioritou při jejich hledání.

Začněte s tím, že ideální partner musí mít technické odborné znalosti v několika propojených oborech (nejen umělá inteligence), jako je cloud, bezpečnost, data, CX atd. Dalším jasným znakem vynikajícího partnera je, zda rozpozná důležitost agility. Jak se technologické změny zrychlují, stává se stále obtížnějším předpovídat budoucnost. V tomto ohledu by ideální partner neměl snažit se odhadnout budoucí stav; spíše by měl pomoci datové ekosystéme a lidskému kapitálu společnosti stát se dostatečně agilními, aby se přizpůsobily trhům a zákaznickým požadavkům.

Kromě toho, jak bylo diskutováno výše, technologie umělé inteligence se vztahují na každého, nejen na týmy datové vědy. Povzbuzení umělé inteligence je organizací-wide úsilím. Každý zaměstnanec potřebuje být gramotný v oblasti umělé inteligence, bez ohledu na jeho úroveň. Partner by měl pomoci mostem tuto mezeru, spojující obchodní a lidské odborné znalosti, aby pomohl podnikům vyvinout nezbytné kapacity v rámci své organizace.

es apply to everyone, not just the data science team. AI enablement is an organization-wide endeavor. Every employee needs to be AI-literate, regardless of their level. A partner should help bridge this gap, bringing together business and people expertise to help enterprises develop the necessary capabilities in-house.