Er din dataøkosystem klar til kunstig intelligens? Hvordan virksomheder kan sikre, at deres systemer er forberedt på en kunstig intelligens-omlægning

Som valutaen i fremtiden er indsamling af data en velkendt proces for virksomheder. Imidlertid har den tidligere æra af teknologier og værktøjer begrænset virksomhederne til simple, strukturerede data, såsom transaktionsinformation og kunde- og callcenter-samtaler. Herfra ville mærkerne bruge sentimentanalyse til at se, hvordan kunderne følte om et produkt eller en tjeneste.

Nye kunstig intelligens-værktøjer og -funktioner præsenterer en fantastisk mulighed for virksomheder at gå ud over strukturerede data og udnytte komplekse og ustrukturerede datasæt, hvilket låser endnu større værdi for kunderne. For eksempel kan store sprogmodeller (LLM’er) analysere menneskelige interaktioner og udtrække afgørende indsigt, der beriger kundeoplevelsen (CX).

Dog, før organisationer kan udnytte kraften af kunstig intelligens, er der mange skridt, der skal tages for at forberede sig på en kunstig intelligens-integration, og en af de vigtigste (og lettest oversete) er at modernisere deres dataøkosystem. Herunder er nogle af de bedste praksisser og strategier, virksomheder kan udnytte for at gøre deres dataøkosystemer kunstig intelligens-klar.

At mestre dataøkosystemet

Virksomheder skal samle og organisere deres data i en central repository eller dataøkosystem for at blive kunstig intelligens-klar. En virksomheds dataøkosystem er den infrastruktur, der lagrer og administrerer alle data, med det primære mål at gøre data tilgængelige for de rette personer, når de har brug for dem til at træffe datadrevne beslutninger eller få en helhedsorienteret visning af deres dataaktiver. Desværre forstår de fleste virksomheder ikke deres eksisterende dataøkosystem, enten på grund af legacy-begrænsninger, siloede data, dårlig adgangskontrol eller en kombination af årsager.

For at virksomheder kan opnå en dybere forståelse af deres dataøkosystem, skal de samarbejde med en partner, der kan tilbyde kunstig intelligens-løsninger, såsom en samlet generativ kunstig intelligens-orchestrationsplatform. En sådan platform kan enable virksomhederne til at accelerere eksperimenter og innovation på tværs af LLM’er, kunstig intelligens-native applikationer, brugerdefinerede tilføjelser og – vigtigst – data Lager. Denne platform kan også fungere som en sikker, skalerbar og tilpasset kunstig intelligens-arbejdsbord, der hjælper virksomhederne med at opnå en dybere forståelse af deres dataøkosystem, forbedre kunstig intelligens-drevne forretningsløsninger.

At have en dybere forståelse af ens dataøkosystem forbedrer ikke kun effektiviteten af kunstig intelligens-løsninger, men hjælper også organisationer med at bruge deres kunstig intelligens-værktøjer på en mere ansvarlig måde og prioriterer datasikkerhed. Data bliver mere detaljeret takket være kunstig intelligens-drevne processer og funktioner, hvilket understreger behovet for teknisk overensstemmelse med sikkerheds krav og overholdelse af ansvarlig kunstig intelligens-bedste praksis.

At forbedre datastyring og -sikkerhed

Virksomheders datastyringsrammer skal undergå en betydelig forandring for at blive kunstig intelligens-klar. Datastyringsrammer er en relativt ny opfindelse, der fokuserer på mere traditionelle dataaktiver. Imidlertid har virksomheder i dag brug for at bruge ustrukturerede data, såsom personfølsomme oplysninger (PII), e-mails, kunde feedback osv., som nuværende datastyringsrammer ikke kan håndtere.

Desuden ændrer generativ kunstig intelligens (Gen AI) datastyringsparadigmet fra regelbaseret til guardrails. Virksomheder skal definere grænser, i stedet for at stole på hårde regler, da en succes eller fiasko ikke afslører noget særligt indsigtsgivende. Ved at definere grænser, beregne en sandsynlighedsgrad for succes på et bestemt datasæt og derefter måle, om output forblev inden for disse parametre, kan organisationer bestemme, om en kunstig intelligens-løsning er teknisk overensstemmende eller om den har brug for finjustering.

Organisationer skal implementere og antage nye datastyringsværktøjer, -tilgange og -metodologier. Førende mærker bruger maskinlærings-teknikker til at automatisere datastyring og -kvalitets sikring. Specifikt kan disse virksomheder let automatisere gennemførelsen af datastandarder ved at etablere politikker og grænser i forvejen. Andre bedste datastyringspraksis inkluderer implementering af strenge dataprocesserings- og -lagringsprotokoller, anonymisering af data, hvor det er muligt, og begrænsning af uautoriseret dataindsamling.

Som den nuværende regulering omkring kunstig intelligens-drevne dataindsamling fortsætter med at udvikle sig, kan non-overholdelse medføre alvorlige bøder og reputations skader. Navigation i disse nye regler kræver en omfattende datastyringsramme, der tager højde for de specifikke dataværnslove, der er specifikke for virksomhedens regioner, såsom EU’s kunstig intelligens-akt.

Ligesom virksomheder skal forbedre datakompetence på tværs af organisationen. Virksomheder skal gøre ændringer på alle niveauer, ikke kun med tekniske personer, såsom ingeniører eller datavidenskabsfolk. Start med en data-maturitetsvurdering, der vurderer data-sikkerheds kompetencer på tværs af forskellige roller. En sådan vurdering kan afsløre, om for eksempel hold ikke taler det samme forretnings sprog. Efter at have etableret en baseline kan virksomheder implementere planer til at forbedre datakompetence og -sikkerhed.

At forbedre dataprocesseringsfunktioner

Hvis det ikke allerede var tydeligt, er ustrukturerede data det punkt, hvor mærker vil fejle eller lykkes. Som nævnt tidligere kan ustrukturerede data inkludere PII, e-mails og kunde feedback, samt alle data, der ikke kan lagres i en regulær tekstfil, PDF, Microsoft Excel-arbejdsark osv. Denne ustyrlige natur af ustrukturerede data gør det sværere at analysere eller gennemføre søgninger. De fleste data-teknologiværktøjer og -platforme kan ikke inkorporere og handle på tungt ustrukturerede data – især i konteksten af dag-til-dag kundeinteraktioner.

For at overvinde udfordringerne med ustrukturerede data skal organisationer fange denne udokumenterede viden, udtrække den og kortlægge den over en virksomheds videnbase for at skabe en komplet billed af deres dataøkosystem. I fortiden var denne videnledningsproces arbejdskrævende, men kunstig intelligens gør det lettere og mere overkommeligt ved at indsamle data fra multiple kilder, fikse inkonsistenser, fjerne duplikater, adskille vigtige fra uvigtige data osv.

Når kunstig intelligens integreres med et dataøkosystem, kan det hjælpe med at automatisere processeringen af komplekse aktiver, såsom juridiske dokumenter, kontrakter, callcenter-interaktioner osv. Kunstig intelligens kan også hjælpe med at bygge viden grafer til at organisere ustrukturerede data, hvilket gør generativ kunstig intelligens-funktioner mere effektive. Desuden ermögiller generativ kunstig intelligens virksomhederne at indsamle og kategorisere data baseret på fælles ligheder, afsløre manglende afhængigheder.

Selvom disse nye kunstig intelligens-drevne dataanalyseværktøjer kan give mening og trække indsigt fra rod eller uorganiserede data, skal virksomheder også modernisere deres teknologi-stak for at understøtte disse komplekse datasæt. Genoplivning af teknologi-stakken starter med en vurdering – specifikt en vurdering af, hvilke systemer er i stand til at fungere på et niveau, der kan samarbejde med moderne innovationer, og hvilke ikke er på niveau.

At få hjælp til at blive kunstig intelligens-klar

At gøre et dataøkosystem kunstig intelligens-klar er en kompleks og multistageproces, der kræver en høj grad af ekspertise. Få virksomheder besidder sådan en viden eller færdigheder internt. Hvis en mærke vælger at udnytte en partners ekspertise til at forberede deres dataøkosystem på kunstig intelligens-integration, er der bestemte kvaliteter, de skal prioritere i deres søgning.

Først og fremmest skal en ideal partner have teknisk ekspertise i multiple, forbundne discipliner (ikke kun kunstig intelligens), såsom cloud, sikkerhed, data, kundeoplevelse osv. En anden tydelig tegn på en fremragende partner er, hvis den anerkender vigtigheden af agility. Da teknologisk forandring accelererer, bliver det mere udfordrende at forudsige fremtiden. Derfor skal en ideal partner ikke forsøge at gætte på en fremtidig tilstand; i stedet hjælper den en virksomheds dataøkosystem og menneskeligt kapital med at blive agile nok til at tilpasse sig markedstrends og kundekrav.

Desuden, som diskuteret ovenfor, gælder kunstig intelligens-teknologier for alle, ikke kun for datavidenskabs holdet. Kunstig intelligens-aktivering er en organisationsomfattende indsats. Hver medarbejder har brug for at være kunstig intelligens-litterat, uanset deres niveau. En partner skal hjælpe med at brobygge denne kløft, samle forretnings- og personalekspertise for at hjælpe virksomheder med at udvikle de nødvendige færdigheder internt.

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.