Znečištěná data brání přijetí podnikového AI – Jak mohou společnosti vyřešit tento problém

Zdravotnické startupy uvádějí, že nejasné regulace brzdí inovace AI v tomto sektoru. Samozřejmě, že takové předpisy jsou nezbytné ve zdravotnickém průmyslu, kde jde doslova o život nebo smrt. Ale co má méně smyslu, je pomalé přijetí AI napříč podnikovým SaaS – prostorem, který není omezován byrokratickými překážkami jako jiné sektory.

Co tedy brání podnikům v přijetí AI pro optimalizaci a zefektivnění svých procesů? Hlavním viníkem je obrovské množství znečištěných dat, které se hromadí, jakmile se společnosti rozšiřují a přidávají nové nástroje a produkty. V tomto článku se budu zabývat tím, jak znečištěná data brání inovacím AI v podnikovém prostředí, a prozkoumám možná řešení.

Vítejte v džungli dat

Začneme pohledem na běžný problém s daty, se kterým se mnoho moderních podniků potýká. Zpočátku, když podniky nabízejí omezený sortiment produktů, obvykle mají čisté výnosové údaje, které jsou všechny uloženy v jediném systému. Avšak jak se rozšiřují své nabídky a přijímají různé výnosové modely, věci se rychle komplikují.

Například podnik může zpočátku používat model jednorázového nákupu, ale později zavede další možnosti, jako jsou předplatné nebo spotřebitelské ceny. Jak se rozšiřují, pravděpodobně diverzifikují své prodejní kanály. Společnost, která začíná s 100% produktově vedenými samoobslužnými prodeji, si může v průběhu času uvědomit, že potřebuje pomoc prodejních týmů, aby mohla upsell, cross-sell a získat větší klienty.

Během rychlé fáze růstu mnoho podniků jednoduše přidává nové prodejní systémy na stávající. Budou pořizovat jiný software SaaS, aby spravovali každý jiný pohyb, cenový model, proces nákupu a tak dále. Není neobvyklé, že marketingový odbor společnosti má 20 různých nástrojů SaaS s 20 různými datovými silami.

Zatímco podniky obecně začínají s čistými, integrovanými daty, růst způsobuje, že data se rychle vymknou kontrole, často dlouho předtím, než si podniky uvědomí, že jde o problém. Data se stávají izolovanými mezi systémy fakturace, plnění, zákaznické podpory a dalšími systémy, což znamená, že podniky ztrácejí globální přehled o svých vnitřních procesech. A bohužel, ruční sladění dat je často tak časově náročné a zdlouhavé, že informace mohou být zastaralé, než jsou připraveny k použití.

AI nemůže vyřešit vaše znečištěná data

Několik potenciálních klientů se nás zeptalo: „dobře, pokud je AI tak skvělé, nemůže prostě vyřešit tento problém se znečištěnými daty?“ Bohužel, modely AI nejsou všelékem pro tento problém se znečištěnými daty.

Aktuální modely AI vyžadují čisté datové sady, aby fungovaly správně. Podniky, které spoléhají na různé prodejní pohyby, platformy SaaS a výnosové procesy, nevyhnutelně hromadí nesourodá a fragmentovaná data. Když jsou výnosová data podniku rozptýlena v neslučitelných systémech, které nemohou komunikovat mezi sebou, AI nemůže dát smysl. Například to, co je označeno jako “Produkt” v jednom systému, může být velmi odlišné od “Produktu” v jiném systému. Tento jemný semantický rozdíl je pro AI obtížné identifikovat a nevyhnutelně by vedl k nesprávnostem.

Data musí být řádně očištěna, kontextualizována a integrována předtím, než se AI dostane do hry. Existuje dlouholetý omyl, že datové sklady nabízejí univerzální řešení. Ve skutečnosti, i s datovým skladem, data stále potřebují být ručně rafinována, označena a kontextualizována, než podniky mohou použít, aby získaly smysluplné analýzy. Takže v tomto smyslu existují paralely mezi datovými sklady a AI, v tom, že podniky potřebují dostat se k podstatě znečištěných dat, než mohou využít výhody obou těchto nástrojů.

I když jsou data kontextualizována, systémy AI jsou stále odhadovány alespoň 3% času. Ale finanční údaje podniku — kde i jeden desetinný bod na špatném místě by mohl mít dominový efekt a narušit několik procesů — vyžadují 100% přesnost. To znamená, že lidská intervence je stále nezbytná pro ověření přesnosti a soudržnosti dat. Předčasná integrace AI může dokonce vytvořit více práce pro lidské analytiky, kteří musí přidělit další čas a zdroje k opravě těchto halucinací.

Datový catch-22

Nicméně, šíření řešení SaaS a výsledná znečištěná data mají několik řešení.

Nejprve by podniky měly pravidelně hodnotit svou technologickou základnu, aby zajistily, že každý nástroj je přísně nutný pro jejich obchodní procesy, a ne pouze přispívá k datovému chaosu. Můžete zjistit, že existuje 10 nebo dokonce 20+ nástrojů, které vaše týmy používají denně. Pokud skutečně přinášejí hodnotu oddělením a celému podniku, nezrušte je. Ale pokud znečištěná, izolovaná data narušují procesy a sběr informací, musíte zvážit jejich výhody proti přechodu na štíhlé, ujednocené řešení, kde jsou všechna data uložena ve stejném nástroji a jazyce.

V tomto okamžiku se podniky ocitají v dilematu, když si vybírají software: komplexní nástroje mohou nabízet datovou soudržnost, ale možná méně přesnost v konkrétních oblastech. Střední cesta spočívá v tom, že podniky hledají software, který nabízí univerzální objektový model, který je flexibilní, přizpůsobitelný a bezproblémově integrovaný s obecným ekosystémem. Jako příklad lze uvést Atlassianský Jira. Tento nástroj pro správu projektů funguje na snadno pochopitelném a vysoce rozšiřitelném objektovém modelu, který usnadňuje přizpůsobení se různým typům projektového managementu, včetně agilního softwarového vývoje, IT/pomoci, marketingu, vzdělávání a tak dále.

Abyste se vyhnuli tomuto kompromisu, je zásadní vytvořit mapu metrik, které jsou nejdůležitější pro váš podnik, a pracovat zpět od nich. Identifikace severní hvězdy vaší společnosti a sladění vašich systémů s ní zajišťuje, že architektura vaší datové infrastruktury je navržena tak, aby poskytovala informace, které potřebujete. Místo toho, abyste se soustředili pouze na provozní pracovní postupy nebo uživatelskou pohodlnost, zvažte, zda systém přispívá k nezbytným metrikám, jako jsou ty, které jsou zásadní pro strategické rozhodování.

Nakonec to jsou podniky, které investují čas a zdroje do vyřešení datového chaosu, do kterého se sami dostaly, které jako první odemknou skutečný potenciál AI.