3 Συστάσεις για Ασφαλείς και Αξιόπιστες Πραγματογνώμονες AI για Επιχειρήσεις

Σύμφωνα με την Gartner, 30% των έργων GenAI θα εγκαταλειφθούν πιθανώς μετά την απόδειξη της концепτός μέχρι το τέλος του 2025. Η πρώιμη υιοθέτηση της GenAI αποκάλυψε ότι η majority των επιχειρήσεων δεν ήταν έτοιμες για αποτελεσματική ανάπτυξη AI. Η πρώτη φάση της προϊοντικής GenAI αντιμετώπισε σημαντικά εμπόδια, με πολλές οργανώσεις να αγωνίζονται για να μεταβούν πέρα από τα στάδια της απόδειξης της концепτός για να επιτύχουν σημαντική επιχειρηματική αξία.

Όπως εισερχόμαστε στη δεύτερη φάση της προϊοντικής GenAI, οι εταιρείες συνειδητοποιούν ότι η επιτυχημένη εφαρμογή αυτών των τεχνολογιών απαιτεί περισσότερα από το να συνδέσουν ένα LLM με τα δεδομένα τους. Το κλειδί για την αποκάλυψη του potencial της AI βασίζεται σε τρεις πυλώνες: την προετοιμασία των δεδομένων και την εγγύηση ότι είναι έτοιμα για ενοποίηση με την AI, την αναβάθμιση των πρακτικών διακυβέρνησης για την αντιμετώπιση των μοναδικών προκλήσεων της GenAI και την ανάπτυξη πρακτόρων AI με τρόπο που καθιστά τη χρήση τους ασφαλή και αξιόπιστη, ώστε οι χρήστες να μην πρέπει να μάθουν ειδικές δεξιότητες ή ακριβείς μοτίβους χρήσης. Μαζί, αυτές οι πυλώνες δημιουργούν μια ισχυρή βάση για ασφαλείς και αποτελεσματικές πραγματογνώμονες AI σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα.

Προετοιμασία των Δεδομένων για την AI

Ενώ δομημένα δεδομένα μπορεί να φαίνονται οργανωμένα στο γυμνό μάτι, να είναι καλά διατεταγμένα σε πίνακες και στήλες, τα LLMs συχνά αγωνίζονται να κατανοήσουν και να δουλέψουν με αυτά τα δομημένα δεδομένα αποτελεσματικά. Αυτό συμβαίνει επειδή, στις περισσότερες επιχειρήσεις, τα δεδομένα δεν είναι επικεφαλίδες με σημαντικό τρόπο. Τα δεδομένα συχνά έχουν κρυπτικές επικεφαλίδες, για παράδειγμα, “ID” χωρίς σαφή ένδειξη ότι είναι αναγνωριστικό για πελάτη, προϊόν ή συναλλαγή. Με δομημένα δεδομένα, είναι επίσης δύσκολο να καταγράψουμε την κατάλληλη контекστοποίηση και τις σχέσεις μεταξύ διαφορετικών διασυνδεδεμένων σημείων δεδομένων, όπως οι βήματα σε μια πορεία πελάτη σχετίζονται μεταξύ τους. Όπως χρειαζόμασταν να επικεφαλιδέψουμε κάθε εικόνα σε εφαρμογές υπολογιστικής όρασης για να ermögουν σημαντική αλληλεπίδραση, οι οργανώσεις πρέπει τώρα να αναλάβουν την πολύπλοκη εργασία της σημασιολογικής επικεφαλίδευσης των δεδομένων τους και της τεκμηρίωσης των σχέσεων σε όλα τα συστήματα για να ermögουν σημαντικές αλληλεπιδράσεις με την AI.

Επιπλέον, τα δεδομένα είναι σκόρπια σε πολλά διαφορετικά μέρη – από παραδοσιακούς servers σε διάφορες cloud υπηρεσίες και διαφορετικά λογισμικά. Αυτό το patchwork συστημάτων οδηγεί σε κρίσιμα προβλήματα διαλειτουργικότητας και ενοποίησης που γίνονται ακόμη πιο προβληματικά όταν εφαρμόζονται λύσεις AI.

Μια άλλη θεμελιώδης πρόκληση έγκειται στην ασυνέπεια των επιχειρηματικών ορισμών σε διαφορετικά συστήματα και τμήματα. Για παράδειγμα, οι ομάδες επιτυχίας πελάτη μπορεί να ορίσουν “upsell” με έναν τρόπο, ενώ η ομάδα πωλήσεων τον ορίζει με έναν άλλο. Όταν συνδέσετε έναν πράκτορα AI ή chatbot σε αυτά τα συστήματα και αρχίσετε να κάνετε ερωτήσεις, θα πάρετε διαφορετικές απαντήσεις επειδή οι ορισμοί των δεδομένων δεν είναι ευθυγραμμισμένοι. Αυτή η έλλειψη ευθυγράμμισης δεν είναι μια μικρή ανακολουθία – είναι ένα κρίσιμο εμπόδιο για την εφαρμογή αξιόπιστων λύσεων AI.

Η κακή ποιότητα των δεδομένων δημιουργεί ένα κλασικό σενάριο “σκουπίδια μέσα, σκουπίδια έξω” που γίνεται εκθετικά πιο σοβαρό όταν εργαλεία AI αναπτύσσονται σε ολόκληρη την επιχείρηση. Λάθος ή ακατάστατα δεδομένα επηρεάζουν πολύ περισσότερα από μια ανάλυση – διαδίδουν λάθος πληροφορίες σε όλους τους χρήστες του συστήματος μέσω των ερωτήσεων και αλληλεπιδράσεων τους. Για να χτίσουν εμπιστοσύνη στα συστήματα AI για πραγματικές επιχειρηματικές αποφάσεις, οι επιχειρήσεις πρέπει να διασφαλίσουν ότι οι εφαρμογές AI τους έχουν δεδομένα που είναι καθαρά, ακριβή και κατανοητά σε σωστό επιχειρηματικό контекστο. Αυτό αντιπροσωπεύει μια θεμελιώδη αλλαγή στο τρόπο που οι οργανώσεις πρέπει να σκέφτονται τα δεδομένα τους περιουσιακά στοιχεία στην εποχή της AI – όπου η ποιότητα, η συνεκτικότητα και η σημασιολογική σαφήνεια γίνονται τόσο κρίσιμες όσο και τα ίδια τα δεδομένα.

Ενίσχυση των Προσεγγίσεων Διακυβέρνησης

Η διακυβέρνηση των δεδομένων έχει sido ένα σημαντικό焦点 για τις οργανώσεις τα τελευταία χρόνια, κυρίως επικεντρωμένο στη διαχείριση και προστασία των δεδομένων που χρησιμοποιούνται στις αναλύσεις. Οι εταιρείες έχουν κάνει προσπάθειες για να χαρτογραφήσουν ευαίσθητες πληροφορίες, να συμμορφωθούν με πρότυπα πρόσβασης, να συμμορφωθούν με νόμους όπως το GDPR και το CCPA και να ανιχνεύσουν προσωπικά δεδομένα. Αυτές οι πρωτοβουλίες είναι ζωτικές για τη δημιουργία δεδομένων που είναι έτοιμα για AI. Ωστόσο, καθώς οι οργανώσεις εισάγουν γενετικές πραγματογνώμονες AI στις ροές εργασίας τους, η πρόκληση της διακυβέρνησης εκτείνεται πέρα από τα δεδομένα themselves για να περιλαμβάνει ολόκληρη την εμπειρία αλληλεπίδρασης του χρήστη με την AI.

Τώρα αντιμετωπίζουμε την αναγκαιότητα να κυβερνήσουμε όχι μόνο τα υποκείμενα δεδομένα αλλά και τη διαδικασία με την οποία οι χρήστες αλληλεπιδρούν με αυτά τα δεδομένα μέσω πραγματογνώμονων AI. Υπάρχουσες νομοθεσίες, όπως ο Νόμος της Ευρωπαϊκής Ένωσης για την AI, και περισσότερες ρυθμίσεις στο ορίζοντα υπογραμμίζουν την αναγκαιότητα της κυβέρνησης της διαδικασίας απάντησης ερωτήσεων. Αυτό σημαίνει ότι οι πραγματογνώμονες AI πρέπει να παρέχουν διαφανείς, εξηγημένες και αναλυτικές απαντήσεις. Όταν οι χρήστες λαμβάνουν απαντήσεις “μαύρης κούτας” – όπως να ρωτήσουν, “Πόσοι ασθενείς με γρίπη εισήχθησαν χθες;” και να λάβουν μόνο “50” χωρίς контекστο – είναι δύσκολο να εμπιστευτούν αυτήν την πληροφορία για κρίσιμες αποφάσεις. Χωρίς να γνωρίζουν από πού προέρχονται τα δεδομένα, πώς υπολογίστηκαν ή οι ορισμοί των όρων όπως “εισήχθησαν” και “χθες”, η έξοδος της AI χάνει αξιοπιστία.

Σε αντίθεση με τις αλληλεπιδράσεις με έγγραφα, όπου οι χρήστες μπορούν να ανατρέξουν τις απαντήσεις σε συγκεκριμένα PDF ή πολιτικές για να επιβεβαιώσουν την ακρίβεια, οι αλληλεπιδράσεις με δομημένα δεδομένα μέσω πραγματογνώμονων AI συχνά λείπουν αυτού του επιπέδου αναλυτικής και εξηγητικής ικανότητας. Για να αντιμετωπίσουν αυτά τα ζητήματα, οι οργανώσεις πρέπει να εφαρμόσουν μέτρα διακυβέρνησης που δεν μόνο προστατεύουν ευαίσθητα δεδομένα αλλά και καθιστά την εμπειρία αλληλεπίδρασης με την AI διακυβερνήσιμη και αξιόπιστη. Αυτό περιλαμβάνει την καθιέρωση ισχυρών ελέγχων πρόσβασης για να διασφαλιστεί ότι μόνο εξουσιοδοτημένο προσωπικό μπορεί να έχει πρόσβαση σε συγκεκριμένες πληροφορίες, τον ορισμό σαφών ευθυνών ιδιοκτησίας και διαχείρισης δεδομένων και την εγγύηση ότι οι πραγματογνώμονες AI παρέχουν εξηγήσεις και αναφορές για τις εξόδους τους. Με την αναβάθμιση των πρακτικών διακυβέρνησης για να περιλαμβάνουν αυτές τις σκέψεις, οι επιχειρήσεις μπορούν να αξιοποιήσουν με ασφάλεια τη δύναμη των πραγματογνώμονων AI ενώ συμμορφώνονται με τις εξελισσόμενες ρυθμίσεις και διατηρούν την εμπιστοσύνη των χρηστών.

Σκέψεις Πέρα από την Μηχανική Προώθηση

Όπως οι οργανώσεις εισάγουν γενετικές πραγματογνώμονες AI σε μια προσπάθεια να βελτιώσουν την προσβασιμότητα των δεδομένων, η μηχανική προώθηση έχει αναδυθεί ως ένα νέο τεχνικό εμπόδιο για τους επιχειρηματίες. Ενώ έχει ανακηρυχθεί ως μια υποσχόμενη καριέρα, η μηχανική προώθηση είναι ουσιαστικά η αναδημιουργία των ίδιων εμποδίων που έχουμε αγωνιστεί με τις αναλύσεις δεδομένων. Η δημιουργία τέλειων προωθήσεων δεν διαφέρει από τη γραφή ειδικών ερωτημάτων SQL ή τη δημιουργία φίλτρων dashboard – είναι η μετατόπιση της τεχνικής εμπειρογνωσίας από ένα μορφότυπο σε ένα άλλο, εξακολουθώντας να απαιτείει ειδικές δεξιότητες που οι περισσότεροι επιχειρηματίες δεν έχουν και δεν πρέπει να χρειάζονται.

Οι επιχειρήσεις έχουν προσπαθήσει για καιρό να λύσουν την προσβασιμότητα των δεδομένων εκπαιδεύοντας τους χρήστες να κατανοήσουν καλύτερα τα συστήματα δεδομένων, δημιουργώντας τεκμηρίωση και αναπτύσσοντας ειδικούς ρόλους. Αλλά αυτή η προσέγγιση είναι ανάποδη – ζητάμε από τους χρήστες να προσαρμοστούν στα δεδομένα αντί να κάνουμε τα δεδομένα να προσαρμοστούν στους χρήστες. Η μηχανική προώθηση απειλεί να συνεχίσει αυτό το μοτίβο δημιουργώντας ένα άλλο επίπεδο τεχνικών μεσολαβητών.

Η αληθινή δημοκρατία των δεδομένων απαιτεί συστήματα που κατανοούν την επιχειρηματική γλώσσα, όχι χρήστες που κατανοούν τη γλώσσα των δεδομένων. Όταν οι διευθυντές ρωτούν για την αποχώρηση των πελατών, δεν πρέπει να χρειάζονται τέλειες ορολογίες ή προωθήσεις. Τα συστήματα πρέπει να κατανοούν την πρόθεση, να αναγνωρίζουν σχετικά δεδομένα σε διαφορετικές ετικέτες (είτε είναι “αποχώρηση”, “διατήρηση” ή “κύκλος ζωής πελάτη”) και να παρέχουν контεκστοποιημένες απαντήσεις. Αυτό επιτρέπει στους επιχειρηματίες να εστιάσουν στις αποφάσεις αντί να μάθουν να κάνουν τεχνικά τέλειες ερωτήσεις.

Συμπέρασμα

Οι πραγματογνώμονες AI θα φέρουν σημαντικές αλλαγές στο τρόπο που οι επιχειρήσεις λειτουργούν και λαμβάνουν αποφάσεις, αλλά έρχονται με το δικό τους μοναδικό σύνολο προκλήσεων που πρέπει να αντιμετωπιστούν πριν από την ανάπτυξή τους. Με την AI, κάθε λάθος ενισχύεται όταν οι μη τεχνικοί χρήστες έχουν αυτοεξυπηρέτηση, καθιστώντας κρίσιμο να γίνουν οι βάσεις σωστές.

Οι οργανώσεις που αντιμετωπίζουν επιτυχώς τις θεμελιώδεις προκλήσεις της ποιότητας των δεδομένων, της σημασιολογικής ευθυγράμμισης και της διακυβέρνησης ενώ μετακινούνται πέρα από τις περιορισμούς της μηχανικής προώθησης θα είναι σε θέση να δημοκρατίσουν με ασφάλεια την πρόσβαση στα δεδομένα και την λήψη αποφάσεων. Η καλύτερη προσέγγιση περιλαμβάνει τη δημιουργία ενός συνεργατικού περιβάλλοντος που διευκολύνει την ομαδική εργασία και ευθυγραμμίζει τις αλληλεπιδράσεις ανθρώπου-μηχανής καθώς και τις αλληλεπιδράσεις μηχανής-μηχανής. Αυτό εγγυάται ότι οι επιblickες της AI είναι ακριβείς, ασφαλείς και αξιόπιστες, ενθαρρύνοντας einen οργανωσιακό πολιτισμό που διαχειρίζεται, προστατεύει και αξιοποιεί τα δεδομένα στο μέγιστο δυνατό επίπεδο.