Ist Ihr Datenökosystem AI-bereit? Wie Unternehmen sicherstellen können, dass ihre Systeme für eine AI-Überholung vorbereitet sind

Als Währung der Zukunft ist das Sammeln von Daten für Unternehmen ein vertrauter Prozess. Allerdings beschränkten die Technologien und Werkzeuge der vorherigen Ära Unternehmen auf einfache, strukturierte Daten, wie Transaktionsinformationen und Kunden- und Callcenter-Gespräche. Von dort aus nutzten Marken Sentiment-Analysen, um zu sehen, wie Kunden über ein Produkt oder eine Dienstleistung dachten.

Neue AI-Tools und -Fähigkeiten bieten Unternehmen eine unglaubliche Gelegenheit, über strukturierte Daten hinauszugehen und komplexe, unstrukturierte Datensätze zu nutzen, um noch größeren Wert für Kunden zu schaffen. Zum Beispiel können große Sprachmodelle (LLMs) menschliche Interaktionen analysieren und entscheidende Erkenntnisse extrahieren, die die Kundenerfahrung (CX) bereichern.

Jedoch müssen Unternehmen, bevor sie die Macht von AI nutzen können, viele Schritte unternehmen, um sich auf eine AI-Integration vorzubereiten, und einer der wichtigsten (und leicht übersehbarsten) Schritte ist die Modernisierung ihres Datenökosystems. Nachfolgend finden Sie einige der besten Praktiken und Strategien, die Unternehmen anwenden können, um ihre Datenökosysteme AI-bereit zu machen.

Meisterung des Datenbestands

Unternehmen müssen ihre Daten in einem zentralen Repository oder Datenbestand sammeln und organisieren, um AI-bereit zu werden. Ein Unternehmen Datenbestand ist die Infrastruktur, die alle Daten speichert und verwaltet, mit dem primären Ziel, Daten bereitzustellen, wenn sie benötigt werden, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen oder eine umfassende Sicht auf die Datenbestände zu erhalten. Leider verstehen die meisten Unternehmen ihren aktuellen Datenbestand nicht, sei es aufgrund von Legacy-Einschränkungen, gesiloeten Daten, schlechter Zugriffskontrolle oder einer Kombination aus diesen Gründen.

Um ein tieferes Verständnis ihres Datenbestands zu erlangen, sollten Unternehmen mit einem Partner zusammenarbeiten, der AI-Lösungen anbietet, wie eine einheitliche generative AI-Orchestrierungsplattform. Eine solche Plattform kann es Unternehmen ermöglichen, Experimente und Innovationen über LLMs, AI-nativen Anwendungen, benutzerdefinierte Erweiterungen und – wichtigsterweise – Datenbestände zu beschleunigen. Diese Plattform kann auch als sichere, skalierbare und anpassbare AI-Arbeitsplatz dienen, der Unternehmen hilft, ein tieferes Verständnis ihres Datenökosystems zu erlangen und AI-getriebene Geschäftslösungen zu verbessern.

Ein tieferes Verständnis des eigenen Datenbestands verbessert nicht nur die Effektivität von AI-Lösungen, sondern hilft auch Unternehmen, ihre AI-Tools verantwortungsvoller und sicherer zu nutzen. Daten werden aufgrund von AI-gesteuerten Prozessen und Fähigkeiten immer detaillierter, was die Notwendigkeit von technischer Konformität mit Sicherheitsanforderungen und der Einhaltung von verantwortungsvoller AI-Best Practices unterstreicht.

Erhöhung der Datenverwaltung und -sicherheit

Die Datenverwaltungsframeworks von Unternehmen müssen einer grundlegenden Überholung unterzogen werden, um AI-bereit zu sein. Datenverwaltungsframeworks sind eine relativ neue Erfindung, die sich auf traditionellere Datenbestände konzentriert. Heute müssen Unternehmen jedoch nicht nur strukturierte Daten, sondern auch unstrukturierte Daten wie personenbezogene Informationen (PII), E-Mails, Kundenfeedback usw. nutzen, die die aktuellen Datenverwaltungsframeworks nicht bewältigen können.

Außerdem ändert generative AI (Gen AI) das Datenverwaltungsparadigma von regelbasiert zu Schutzvorkehrungen. Unternehmen müssen Grenzen definieren, anstatt sich auf harte Regeln zu verlassen, da ein Erfolg oder Misserfolg nichts Besonderes enthüllt. Durch die Definition von Grenzen, die Berechnung einer Erfolgsrate für einen bestimmten Datensatz und die Messung, ob die Ausgaben innerhalb dieser Parameter blieben, können Unternehmen bestimmen, ob eine AI-Lösung technisch konform ist oder ob sie einer Feinabstimmung bedarf.

Unternehmen müssen neue Datenverwaltungstools, -Ansätze und -Methoden implementieren und anwenden. Führende Marken nutzen maschinelle Lernalgorithmen, um Datenverwaltung und -qualitätssicherung zu automatisieren. Insbesondere können diese Unternehmen durch die Festlegung von Richtlinien und Schwellenwerten im Voraus die Durchsetzung von Datenstandards leichter automatisieren. Weitere beste Datenverwaltungspraktiken umfassen die Implementierung strenger Datenverarbeitungs- und -speicherprotokolle, die Anonymisierung von Daten, wo möglich, und die Einschränkung unerwünschter Datenerfassung.

Da die aktuelle regulatorische Landschaft um AI-gesteuerte Datenerfassung weiterentwickelt wird, kann eine Nichteinhaltung schwerwiegende Geldstrafen und Reputationsschäden verursachen. Die Navigation durch diese neuen Regeln erfordert ein umfassendes Datenverwaltungsframework, das die spezifischen Datenschutzgesetze für die Regionen eines Unternehmens berücksichtigt, wie z. B. den EU-AI-Gesetz.

Ebenso müssen Unternehmen die Datenkompetenz innerhalb des gesamten Unternehmens verbessern. Unternehmen müssen Änderungen auf allen Ebenen vornehmen, nicht nur bei technischen Personen wie Ingenieuren oder Datenwissenschaftlern. Beginnen Sie mit einer Datenreifebewertung, um die Daten-sicherheitskompetenzen über verschiedene Rollen hinweg zu bewerten. Eine solche Bewertung kann herausfinden, ob beispielsweise Teams nicht die gleiche Geschäftssprache sprechen. Nachdem ein Basiswert festgelegt wurde, können Unternehmen Pläne umsetzen, um die Datenkompetenz und -sicherheit zu verbessern.

Verbesserung der Datenverarbeitungsfähigkeiten

Wenn es nicht bereits offensichtlich war, ist unstrukturierte Daten der Hügel, auf dem Marken scheitern oder erfolgreich sein werden. Wie bereits erwähnt, kann unstrukturierte Daten PII, E-Mails, Kundenfeedback und alle Daten umfassen, die nicht in einer regulären Textdatei, PDF, Microsoft Excel-Tabelle usw. gespeichert werden können. Diese unhandliche Natur von unstrukturierten Daten macht es schwieriger, sie zu analysieren oder zu durchsuchen. Die meisten Daten-Technologie-Tools und -Plattformen können nicht mit stark unstrukturierten Daten umgehen, insbesondere im Kontext von täglichen Kundeninteraktionen.

Um die Herausforderungen von unstrukturierten Daten zu überwinden, müssen Unternehmen dieses ungedokumentierte Wissen erfassen, extrahieren und auf eine Unternehmenswissensbasis abbilden, um ein vollständiges Bild ihres Datenökosystems zu erstellen. In der Vergangenheit war dieser Wissensmanagementprozess arbeitsintensiv, aber AI macht es einfacher und erschwinglicher, indem es Daten aus mehreren Quellen sammelt, Inkonsistenzen behebt, Duplikate entfernt, wichtige von unwichtigen Daten trennt usw.

Sobald AI in ein Datenökosystem integriert ist, kann es helfen, die Verarbeitung komplexer Assets wie Rechtsdokumente, Verträge, Callcenter-Interaktionen usw. zu automatisieren. AI kann auch helfen, Wissensgraphen zu erstellen, um unstrukturierte Daten zu organisieren und die Fähigkeiten von Gen AI zu verbessern. Darüber hinaus ermöglicht Gen AI es Unternehmen, Daten auf der Grundlage gemeinsamer Ähnlichkeiten zu sammeln und zu kategorisieren und fehlende Abhängigkeiten aufzudecken.

Während diese aufkommenden AI-gesteuerten Datenanalyse-Tools Sinn und Erkenntnisse aus chaotischen oder unorganisierten Daten ziehen können, müssen Unternehmen auch ihre Technologie-Stacks modernisieren, um diese komplexen Datensätze zu unterstützen. Die Wiederbelebung des Technologie-Stacks beginnt mit einer Überprüfung – insbesondere einer Bewertung, welche Systeme auf einem Niveau funktionieren, das mit modernen Innovationen kompatibel ist, und welche nicht auf dem neuesten Stand sind. Unternehmen müssen auch bestimmen, welche bestehenden Systeme mit neuen Tools integriert werden können.

Hilfe erhalten, um AI-bereit zu werden

Das Datenökosystem AI-bereit zu machen, ist ein umfangreicher, zeitaufwändiger und mehrstufiger Prozess, der ein hohes Maß an Fachwissen erfordert. Wenige Unternehmen verfügen über solche Kenntnisse oder Fähigkeiten im Haus. Wenn ein Unternehmen sich entscheidet, die Expertise eines Partners zu nutzen, um sein Datenökosystem auf AI-Integration vorzubereiten, gibt es bestimmte Qualitäten, die es priorisieren sollte.

Zunächst muss ein idealer Partner technisches Fachwissen in mehreren, miteinander verbundenen Disziplinen (nicht nur AI) wie Cloud, Sicherheit, Daten, CX usw. besitzen. Ein weiteres unverkennbares Zeichen eines hervorragenden Partners ist, wenn er die Bedeutung von Agilität erkennt. Da technologische Veränderungen sich beschleunigen, wird es immer schwieriger, die Zukunft vorherzusagen. In diesem Zusammenhang sollte ein idealer Partner nicht versuchen, eine zukünftige Situation vorherzusagen, sondern vielmehr dazu beitragen, dass das Datenökosystem und das Humankapital eines Unternehmens agil genug werden, um sich an Markttrends und Kundenanforderungen anzupassen.

Zusätzlich, wie oben diskutiert, gelten AI-Technologien für jeden, nicht nur für das Datenwissenschaftsteam. AI-Ermächtigung ist ein unternehmensweites Vorhaben. Jeder Mitarbeiter benötigt unabhängig von seinem Level AI-Kenntnisse. Ein Partner sollte helfen, diese Lücke zu schließen, indem er Geschäfts- und Personalfachwissen zusammenbringt, um Unternehmen zu helfen, die notwendigen Fähigkeiten im Haus zu entwickeln.

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.