Hvorfor Data Er Den Usete Helt I AI-Strategi

AI-Guldrushen – Fra Pilotprojekter Og Eksperimenter Til Virksomhedsstørrelse Og Strategi

Moore’s Lov er fuldt i spil, når det kommer til AI. AI er stærkt efterspurt, og hver virksomhed adopterer AI. Innovation hjælper også med at føde denne efterspørgsel med nye AI-modeller, AI-agenter og nye teknologier, der kommer ind på banen. Dette skaber en fundamental ændring for virksomhederne – scenen for pilotprojekter og cool eksperimenter og showcases for AI, især Generative AI, er stort set ved at forsvinde. Virksomhederne indser, at AI skal være en del af virksomhedens strategi for at skabe vækst og rigtig forretningsdifferentiering. AI er et emne i de fleste bestyrelseslokaler, hvilket resulterer i strategisk innovation og budgetter.

Data: Den Første Domino I AI-Strategi

En nøgleovervejelse i enhver AI-strategi skal være Data. Data er afgørende for, at AI-modellerne kan være kontekstuelle, intelligente og specifikke for domænet og virksomheden. AI-modeller forudsiger resultater baseret på både, hvordan modellen er afstemt, og hvilke input, der præsenteres for den. Begge disse afhænger af datakvalitet, -variation, -aktualitet og -struktur.

Ifølge en ny IDC-prognose forventes AI at øge den globale økonomi med næsten 20 billioner dollars i 2030, drevet ikke kun af modeller, men også af massive investeringer i den underliggende data og infrastruktur, der driver dem.

Træningsdata med snævre undermængder fører til fordomsfulde modeller, forældede data fører til irrelevante resultater, og dårlig data fører blot til dårlige AI-resultater. Derfor er Data den første domino i en virksomheds datastrategi. Selv med de bedste mennesker og avancerede teknologier, hvis data-dominoen falder, kan hele AI-strategien hurtigt bryde sammen.

Som Gartners rapport fra 2024 om de øverste data- og analytics-trends bemærker, afhænger virksomheder, der skalere med AI, af data, og de ledere, der lykkes, vil være dem, der etablerer tillid til deres data og leder med det strategisk.

Nøglestrategiske Data-Beslutninger For Din AI-Strategi

Her er 5 nøgleovervejelser, du og din virksomhed skal gøre for at forberede jeres Data til jeres AI-strategi:

1. Genbrug Jeres Data-Landskab – Flere virksomheder genbruger ikke datastyring, datastyring og data-lagring og -analyse til AI. Meget data, der tjener kritisk rapportering og analytics, kan også være kritisk for AI. Det er derfor vigtigt at starte med de dataaktiver, der allerede findes i virksomheden. Selvfølgelig skal dette suppleres med de rigtige datakvalitetsforanstaltninger.

Nøgle-Spørgsmål At Stille – Hvad data har vi i vores virksomhed, og hvilken tilstand er det i?

2. Metadata Og Data-Afstamning – For data på plads, metadata, dvs. data om data, kan være lige så kritisk, hvis ikke mere, for AI. For eksempel kan de forretningsbegreber, der er knyttet til data, hjælpe med at identificere den relevante kontekst for en RAG-model, for eksempel. Når en bruger beder om status på en ansøgning i en forsikringsvirksomhed, kan alle dataattributter, der er knyttet til ansøgningsstatus, bruges som kontekst for AI-modellen til at svare. Data-afstamning hjælper også med at forstå datafloden, hvilket hjælper AI-modellerne med at identificere pålidelige datakilder.

Ifølge en ny ISASA-blog er AI-styring kritisk og kræver de rigtige metadata og data-afstamning for at skale.

Nøgle-Spørgsmål At Stille – Er vores data ordentligt markeret med forretnings- og tekniske metadata? Samler vi data-afstamning for at forstå, hvordan data flyder fra ende til anden?

3. Data-Styring Og Overholdelse – Sikr, at jeres data er godt styret og administreret, og at alle overholdelses- og privatlivsregler er anvendt på data. AI-strategien skal så arve og udvide disse styrings- og regler i stedet for at starte fra scratch. For eksempel, hvis en kunde ønsker, at deres data skal være anonymiseret i overensstemmelse med GDPR-reglerne, skal en AI-model både trænes og opereres på den anonymiserede dataset.

Nøgle-Spørgsmål At Stille – Har vi et Data-Styrings- og Overholdelsesprogram på plads? Hvis ikke, hvilke er de vigtigste aspekter, jeg skal have på plads for min AI-strategi?

4. Behandl Master Data Som Jeres AI-Quarterback – Kritisk Master Data, der indeholder data om de vigtigste enheder i jeres virksomhed, skal bruges som grundlag for jeres AI-strategi. For eksempel, hvis der findes en 360-graders visning af en kunde, skal en AI-strategi på ethvert kundedomæne, såsom kunde-afhopningsforudsigelse, udnytte denne Master Data for at undgå, at nogen data mangler eller er ufuldstændig. Selvfølgelig kan dette kombineres med mere information fra specifikke datakilder.

Nøgle-Spørgsmål At Stille – Har jeg mine kritiske Master Data-domæner til rådighed i en fuldstændig og tilknyttet til resten af mit data-landskab?

5. Data Og Dens Værdi – Data skal ikke behandles som en omkostningscenter, men måles i forhold til dens værdi, både over for AI og forretningen. Dette kræver, at data er på bestyrelses- og CXO-emner ud over AI.

Nøgle-Spørgsmål At Stille – Forstår min bestyrelse og mine CXO’er værdien af Data for organisationen? Hvis ikke, hvordan kan vi sikre, at dette forstås, især i konteksten af AI-strategien i virksomheden?

Modeller Kommer Og Går, Men Data Består.

Da jeres AI-strategi udvikler sig, vil nye modeller og AI-innovationer opstå. Innovationens hastighed i dette område er tankevækkende. Men over tid vil AI-modellerne blive kommodificerede; den sande differentiator for jeres virksomhed er ikke, hvilken model I bruger, men hvordan den kontekstualiseres med, hvilke data der trænes, finjusteres og arbejder på den.

Hvis I udarbejder en AI-strategi, skal I ikke starte med modellen. Start med spørgsmålet: Har vi data til at støtte det?