AI-initiativer behøver ikke perfekte data: En pragmatikers syn på virksomhedens AI

Markedet for virksomheds-AI vil nå $ 204 mia 203090 procent af organisationerne planlægger at øge deres investeringer i AI i løbet af de næste tre år. Alligevel viser forskning fra MIT, at XNUMX % af AI-projekterne ikke når videre end pilotfasen. Og den primære årsag er ikke modelforfinelse; det er datakvalitet.

Bestyrelseslokaler diskuterer ChatGPT versus Claude. De stiller det forkerte spørgsmål. Det virkelige problem er, om organisationsdata er klar til enhver AI-implementering. De fleste virksomheder bygger sofistikerede AI-funktioner på sprækkede, inkonsistente og kontekstuelt ufrugtbare datafundamenter.

Dette skaber desværre dyre fiaskoer. Finansielle institutioner anvender chatbots, der hallucinerer omsætningstal. Detailhandlere implementerer anbefalingsprogrammer, der foreslår udgåede produkter. Producenter investerer i prædiktiv analyse, der ikke kan besvare grundlæggende operationelle spørgsmål. Disse fiaskoer stammer fra forhastede implementeringer af avancerede modeller, mens grundlæggende dataforberedelse springes over.

Forståelse af udfordringen med datakompleksitet

Virksomhedsdata findes i tre kategorier. Hver kategori kræver forskellige forberedelsesmetoder. Forståelse af disse forskelle afgør succes med AI.

Strukturerede data virker bekendte. Information findes i databaser og regneark med tydelige rækker og kolonner. Mange organisationer antager, at velorganiserede transaktionelle systemer betyder AI-parathed. Denne antagelse skaber problemer. AI-systemer kæmper med strukturerede data, ikke på grund af uorganisering, men på grund af kontekstmangler. Når AI støder på "ProductID"-felter på tværs af flere databasetabeller, kan den ikke forstå disse relationer uden eksplicit instruktion. Resultatet er AI, der tilgår data, men ikke kan analysere dem meningsfuldt.

Ustrukturerede data præsenterer modsatrettede udfordringer og muligheder. Denne kategori omfatter e-mails, dokumenter, præsentationer, videoer og andet menneskeskabt indhold, hvor det meste af organisationens viden findes. Traditionelle analyseværktøjer kæmper med ustrukturerede data. Moderne AI-systemer er designet til at behandle det. Succes kræver systematisk forberedelse. Organisationer kan ikke uploade tusindvis af PDF-filer og forvente meningsfuld indsigt. Effektiv implementering kræver indholdssegmentering, oprettelse af metadata og søgeoptimering.

Semistrukturerede data optager den komplekse mellemvej. JSON-filer, systemlogfiler og rapporter blander organiserede elementer med narrativt indhold. Den almindelige fejl er at behandle disse kilder som rent ustrukturerede, hvilket mister værdifulde organiserede komponenter. Succesfuld implementering af AI kræver, at strukturerede elementer analyseres, samtidig med at ustrukturerede indsigter bevares, og derefter kombineres igen for at opnå en omfattende analyse.

Hver datatype kræver specifikke forberedelsesstrategier. AI-systemer skal konfigureres til at håndtere denne kompleksitet. Organisationer, der behandler alle data ensartet, skaber AI-implementeringer, der udmærker sig med én datatype, mens de fejler med andre.

Kontekstgabet, der lammer AI-ydeevne

Kontekst er den mest kritiske faktor for AI-succes. Det er også den mest oversete. Menneskelige analytikere bringer årtiers forretningsviden til datafortolkning. Når de gennemgår kvartalsrapporter, forstår de, at "omsætning" repræsenterer det amerikanske salg efter skat i dollars. AI-systemer besidder ikke en sådan forståelse. Uden eksplicit kontekst kan AI fortolke "47%" som et omsætningstal, når den faktiske værdi er 4.7 millioner dollars. Dette fører til fundamentalt fejlagtige forretningsanbefalinger.

Kontekstforskellen rækker ud over grundlæggende datafortolkning. Hver organisation udvikler unikke definitioner for almindelige målepunkter. "Kundeerhvervelsesomkostninger" betyder noget helt andet i en startup-virksomhed end i en etableret virksomhed. Beregninger af "churn rate" varierer dramatisk på tværs af brancher og virksomheder. AI-systemer kræver eksplicit instruktion i disse organisatoriske nuancer for at give meningsfuld indsigt.

Traditionelle dokumentationsmetoder mislykkes med implementering af AI. Statiske dataordbøger, der er gemt på servere, forbliver usynlige for AI-systemer og bliver hurtigt forældede. Succesfulde organisationer skaber levende dokumentation, som AI aktivt kan referere til. Dette opdateres automatisk, efterhånden som forretningsreglerne udvikler sig.

Balancen mellem automatisering og menneskelig input bliver afgørende her. Maskiner udmærker sig ved at identificere tekniske relationer. De genkender, at kolonne A forbinder til tabel B på tværs af databasesystemer. Kun menneskelig ekspertise giver forretningskontekst. Mennesker forklarer, hvorfor bestemte målinger er vigtige, hvordan de beregnes, og hvad der udgør normale versus bekymrende præstationsintervaller. Effektiv implementering af AI kombinerer automatiseret opdagelse med menneskelig videnkurering.

Forstærkede risici i AI-æraen

Implementering af AI forstærker eksisterende dataproblemer i et hidtil uset omfang og hastighed. Traditionelle udfordringer inden for datastyring bliver eksponentielt mere komplekse, når AI-systemer tilgår, behandler og deler information på tværs af organisationsgrænser.

Adgangskontrolmekanismer designet til menneskelige brugere viser sig at være utilstrækkelige for AI-systemer. Traditionelle sikkerhedsmodeller kan give salgsanalytikere adgang til bestemte mapper. Men AI-assistenter kan utilsigtet eksponere følsomme oplysninger for uautoriserede brugere gennem tilsyneladende uskyldige forespørgsler. En kundeservice-AI kan få adgang til konkurrenters prisdata og dele dem i klientkommunikation. Organisationer har brug for sikkerhedsrammer, der er sofistikerede nok til at forstå, hvad AI kan og ikke kan dele i forskellige sammenhænge.

Overholdelseskrav bliver betydeligt mere komplekse, når AI-systemer træffer beslutninger, der påvirker enkeltpersoner. Overholdelse af GDPR var udfordrende, da mennesker traf datadrevne beslutninger. Nu skal organisationer forklare, hvordan AI-algoritmer nåede frem til specifikke konklusioner. De skal opretholde revisionsspor for automatiserede beslutninger. De skal sikre, at AI-træningsdata overholder privatlivsreglerne. "Retten til forklaring" får en ny betydning, når beslutningstageren er et algoritmisk system snarere end en menneskelig analytiker.

At opbygge tillid kræver nye tilgange til test og overvågning. Traditionel kvalitetssikring fokuserede på, om systemerne fungerede korrekt under forventede forhold. AI-systemer kræver løbende overvågning for at opdage, hvornår de fejler, hvor alvorligt de fejler, og hvorfor. Organisationer skal implementere realtidsovervågning for hver AI-beslutning, ikke kun systempræstationsmålinger.

Feedback-loopet bliver afgørende for forbedring. Når brugere korrigerer AI-svar, repræsenterer denne korrektion værdifulde træningsdata. Men kun hvis organisationer indsamler og systematisk integrerer dem. Dette kræver processer til indsamling af brugerfeedback, validering af korrektioner og opdatering af AI-adfærd i overensstemmelse hermed.

Navigering mellem beslutningen om at bygge og købe

Organisationer står over for et valg mellem at udvikle interne AI-kapaciteter eller at indgå partnerskaber med eksterne platforme. Hver tilgang indebærer forskellige fordele og udfordringer, der skal være i overensstemmelse med organisationens kapaciteter og strategiske mål.

Opbygning af interne AI-funktioner tilbyder maksimal kontrol og tilpasningspotentiale. Organisationer kan udvikle systemer, der er skræddersyet præcist til deres unikke behov. De bevarer fuldt ejerskab over deres data og algoritmer. Ressourcekravene er dog betydelige. Succesfuld intern udvikling kræver typisk teams af dataingeniører, AI-specialister og domæneeksperter. Udvikling tager 12-24 måneder. Skjulte omkostninger omfatter at holde sig ajour med hurtigt udviklende AI-teknologier, vedligeholde systemer døgnet rundt og forklare tidsfrister til den øverste ledelse.

Platformløsninger lover hurtigere implementering og reduceret teknisk overhead. Organisationer kan uploade data, konfigurere grundlæggende indstillinger og begynde at generere AI-indsigt. Organisationer skal dog omhyggeligt evaluere platformens funktioner i forhold til deres specifikke krav. Kritiske overvejelser omfatter kompatibilitet med dataformater, branchespecifik forståelse, datasikkerhed og beskyttelse af privatlivets fred samt integrationsmuligheder med eksisterende systemer.

En hybrid tilgang fungerer ofte bedst for mange organisationer. Ved at starte med platformløsninger kan virksomheder hurtigt bevise AI-værdi, samtidig med at de lærer om deres specifikke krav. Når organisationer forstår, hvad der virker, kan de træffe informerede beslutninger om, hvilke funktioner der berettiger intern udvikling versus fortsat platformbrug.

En praktisk ramme for at komme videre

Succesfuld implementering af AI begynder med ærlig vurdering snarere end ambitiøs planlægning. Organisationer bør starte med at opgøre eksisterende dataaktiver. Denne proces afslører typisk mere kompleksitet og inkonsistens end oprindeligt forventet. I stedet for at forsøge omfattende AI-transformation identificerer succesfulde virksomheder specifikke, målbare problemer, hvor AI kan give klar værdi.

Det grundlæggende arbejde kræver en betydelig indsats, men er fortsat essentielt. Dette omfatter dataoprydning, kontekstdokumentation, implementering af adgangskontrol og pilottest med klart definerede succesmålinger. Organisationer bør planlægge realistiske tidslinjer. Tænk måneder eller år snarere end uger. Opbyg kapaciteter trinvist.

Virksomheder, der gennemfører dette grundlæggende arbejde, mens deres konkurrenter fortsat fokuserer på at vælge AI-modeller, vil opnå betydelige fordele. Teknologivalget betyder langt mindre end den forberedelse, der gør et AI-system til en succes.

Omkostningerne ved at vente

AI-revolutionen fortsætter uanset organisationens parathed. Virksomheder kan vælge at investere i korrekt dataforberedelse nu. Eller de kan forsøge at eftermontere løsninger senere til betydeligt højere omkostninger og kompleksitet. Organisationer, der fremstår som AI-ledere, vil tidligt erkende, at succes ikke afhænger af at vælge de mest sofistikerede modeller, men af at opbygge datafundamenter, der gør det muligt for ethvert AI-system at levere meningsfuld forretningsværdi.

Spørgsmålet for virksomhedsledere er ikke, hvilken AI-teknologi de skal implementere. Det handler om, hvorvidt deres organisation har gjort det vanskelige arbejde, der er nødvendigt for at gøre enhver AI-implementering succesfuld. AI-kapaciteter udvikler sig månedligt. Bæredygtig konkurrencefordel tilhører virksomheder med et datagrundlag, der er robust nok til at understøtte enhver teknologisk udvikling, der dukker op som det næste.