Er dit dataøkosystem AI-klar? Hvordan virksomheder kan sikre, at deres systemer er forberedt til en AI-eftersyn

Som fremtidens valuta er indsamling af data en velkendt proces for virksomheder. Men den tidligere æra af teknologier og værktøjssæt begrænsede virksomheder til simple, strukturerede data, såsom transaktionsinformation og kunde- og callcentersamtaler. Derfra ville brands bruge sentimentanalyse til at se, hvordan kunder havde det med et produkt eller en tjeneste.

Nye AI-værktøjer og -funktioner giver virksomheder en utrolig mulighed for at gå videre strukturerede data og udnyt komplekse og ustrukturerede datasæt, hvilket frigør endnu større værdi for kunderne. For eksempel kan store sprogmodeller (LLM'er) analysere menneskelige interaktioner og uddrage afgørende indsigt, der beriger kundeoplevelsen (CX).

Ikke desto mindre, før organisationer kan udnytte kraften i AI, er der mange trin til at forberede sig på en AI-integration, og en af ​​de vigtigste (og let oversete) er at modernisere deres dataøkosystem. Nedenfor er nogle af de bedste praksisser og strategier, virksomheder kan udnytte til at gøre deres dataøkosystemer AI-klare.

Mestring af dataejendommen

Virksomheder skal samle og organisere deres data i et centralt depot eller dataejendomme for at blive AI-klar. En virksomheds dataejendomme er den infrastruktur, der lagrer og administrerer alle data, med det primære mål at gøre data let tilgængelige for de rigtige personer, når de har brug for det for at træffe datadrevne beslutninger eller få et holistisk overblik over deres dataaktiver. Desværre forstår de fleste virksomheder ikke deres eksisterende dataejendomme, hvad enten det er på grund af ældre begrænsninger, skjulte data, dårlig adgangskontrol eller en kombination af årsager.

For at virksomheder kan opnå en dybere forståelse af deres dataejendomme, bør de arbejde med en partner, der kan levere AI-løsninger, såsom en samlet generativ AI-orkestreringsplatform. En sådan platform kan gøre det muligt for virksomheder at fremskynde eksperimentering og innovation på tværs af LLM'er, AI-native applikationer, tilpassede tilføjelser og - vigtigst af alt - datalagre. Denne platform kan også fungere som en sikker, skalerbar og tilpasselig AI-arbejdsplads, der hjælper virksomheder med at opnå en større forståelse af deres dataøkosystem og forbedre AI-drevne forretningsløsninger.

At have en dybere forståelse af ens dataejendomme øger ikke kun effektiviteten af ​​AI-løsninger, men hjælper også organisationer med at bruge deres AI-værktøjer mere ansvarligt og på en måde, der prioriterer datasikkerhed. Data bliver ved med at blive mere detaljerede takket være AI-drevne processer og funktioner, hvilket understreger behovet for teknisk overensstemmelse med sikkerhedskrav og overholdelse af ansvarlig AI bedste praksis.

Højere datastyring og sikkerhed

Virksomheders datastyringsrammer skal gennemgå et markant ansigtsløft for at være AI-klar. Datastyringsrammer er en relativt ny opfindelse, der fokuserer på mere traditionelle dataaktiver. Men i dag skal virksomheder ud over strukturerede data bruge ustrukturerede data såsom personligt identificerbar information (PII), e-mails, kundefeedback osv., som nuværende datastyringsrammer ikke kan håndtere.

Således, generativ AI (Generation AI) ændrer datastyringsparadigmet fra regelbaseret til begrænsninger. Virksomheder er nødt til at definere grænser i stedet for at stole på hårde regler, da én succes eller fiasko ikke afslører noget særligt indsigtsfuldt. Ved at definere grænser, beregne en sandsynlig succesrate på et specifikt datasæt og derefter måle, om outputtet forblev inden for disse parametre, kan organisationer afgøre, om en AI-løsning er teknisk kompatibel, eller om den har brug for finjustering.

Organisationer skal implementere og vedtage nye datastyringsværktøjer, -tilgange og -metoder. Førende mærker bruge maskinlæringsteknikker til at automatisere datastyring og kvalitetssikring. Især ved at etablere politikker og tærskler på forhånd kan disse virksomheder nemmere automatisere håndhævelsen af ​​datastandarder. Andre bedste praksisser for dataforvaltning omfatter implementering af strenge databehandlings- og lagringsprotokoller, anonymisering af data, hvor det er muligt, og begrænsning af uberettiget dataindsamling.

Efterhånden som det nuværende lovgivningslandskab omkring AI-drevet dataindsamling fortsætter med at udvikle sig, kan manglende overholdelse forårsage alvorlige bøder og skade på omdømmet. At navigere i disse nye regler vil kræve en omfattende datastyringsramme, der noterer de databeskyttelseslove, der er specifikke for en virksomheds driftsområder, som f.eks. EU's AI-lov.

Ligeledes skal virksomheder forbedre datakompetencen på tværs af organisationen. Virksomheder skal foretage ændringer på alle niveauer, ikke kun med tekniske folk, som ingeniører eller datavidenskabsmænd. Start med en datamodenhedsvurdering, og evaluer datasikkerhedskompetencerne på tværs af forskellige roller. En sådan vurdering kan pirre ud, hvis for eksempel teams ikke taler det samme forretningssprog. Efter at have etableret en baseline kan virksomheder implementere planer for at øge datakendskab og sikkerhedsbevidsthed.

Forbedring af databehandlingsmuligheder  

Hvis det ikke allerede var tydeligt, er ustrukturerede data, at bakkemærkerne vil fejle eller lykkes på. Som nævnt tidligere kan ustrukturerede data omfatte PII, e-mails og kundefeedback og alle data, der ikke kan gemmes i en almindelig tekstfil, PDF, Microsoft Excel-regneark osv. Denne uhåndterlige karakter af ustrukturerede data gør det sværere at analysere eller udføre søgninger. De fleste datateknologiske værktøjer og platforme kan ikke inkorporere og handle på stærkt ustrukturerede data - især i forbindelse med daglige kundeinteraktioner.

For at overvinde ustrukturerede dataudfordringer skal organisationer fange denne udokumenterede viden, udtrække den og kortlægge den på en virksomhedsvidenbase for at skabe et komplet billede af deres dataøkosystem. Tidligere var denne videnshåndteringsproces arbejdskrævende, men AI gør det nemmere og overkommeligt ved at indsamle data fra flere kilder, rette inkonsekvenser, fjerne dubletter, adskille vigtige fra uvigtige data osv.

Når AI integreres med et dataøkosystem, kan det hjælpe med at automatisere behandlingen af ​​komplekse aktiver, såsom juridiske dokumenter, kontrakter, callcenter-interaktioner osv. AI kan også hjælpe med at bygge vidensgrafer til at organisere ustrukturerede data, hvilket gør Gen AI-kapaciteter mere effektive. Desuden gør Gen AI det muligt for virksomheder at indsamle og kategorisere data baseret på fælles ligheder og afdække manglende afhængigheder.

Mens disse nye AI-drevne dataanalyseværktøjer kan give mening og trække indsigt fra rodet eller uorganiseret data, skal virksomheder også modernisere deres teknologiske stak for at understøtte disse komplekse datasæt. Fornyelse af teknologistakken starter med en revision - specifikt en vurdering af, hvilke systemer der yder på et niveau, der kan matche moderne innovationer, og som ikke er på niveau. Virksomheder skal også bestemme, hvilke eksisterende systemer der kan integreres med nye værktøjer.

Få hjælp til at blive AI-klar

At gøre et dataøkosystem AI-klar er en involveret, kedelig og flertrinsproces, der kræver et højt niveau af ekspertise. Få virksomheder besidder en sådan viden eller kompetencer internt. Hvis et brand vælger at udnytte en partners ekspertise til at forberede sit dataøkosystem til AI-integration, er der specifikke kvaliteter, de bør prioritere i deres søgning.

For det første skal en ideel partner besidde teknisk ekspertise inden for flere, indbyrdes forbundne discipliner (ikke kun AI), såsom cloud, sikkerhed, data, CX osv. Et andet afslørende tegn på en fremragende partner er, hvis den anerkender vigtigheden af ​​smidighed. Efterhånden som den teknologiske forandring accelererer, bliver det mere udfordrende at forudsige fremtiden. Til det formål bør en ideel partner ikke forsøge at gætte på en fremtidig tilstand; snarere hjælper det en virksomheds dataøkosystem og menneskelige kapital med at blive agile nok til at tilpasse sig efter markedstendenser og kundernes krav.

Derudover, som diskuteret ovenfor, gælder AI-teknologier for alle, ikke kun datavidenskabsteamet. AI-aktivering er en organisationsdækkende bestræbelse. Enhver medarbejder skal være AI-kyndig, uanset deres niveau. En partner bør hjælpe med at bygge bro over denne kløft ved at samle erhvervs- og personaleekspertise for at hjælpe virksomheder med at udvikle de nødvendige kompetencer internt.