Είναι το Οικοσύστημα Δεδομένων Σας Έτοιμο για Την Τεχνητή Νοημοσύνη; Πώς οι Εταιρείες Μπορούν να Βεβαιωθούν ότι τα Συστήματά τους Είναι Προετοιμασμένα για Μια Ανακαίνιση Τεχνητής Νοημοσύνης

Ως το νόμισμα του μέλλοντος, η συλλογή δεδομένων είναι μια οικεία διαδικασία για τις εταιρείες. Ωστόσο, η προηγούμενη εποχή των τεχνολογιών και εργαλείων περιόρισε τις επιχειρήσεις σε απλά, δομημένα δεδομένα, όπως συναλλακτικές πληροφορίες και δεδομένα πελάτη και τηλεφωνικών κέντρων. Από εκεί, οι μάρκες θα χρησιμοποιούσαν ανάλυση συναισθήματος για να δουν πώς οι πελάτες αισθάνονταν για ένα προϊόν ή υπηρεσία.

Νέα εργαλεία και ικανότητες τεχνητής νοημοσύνης παρουσιάζουν μια απίστευτη ευκαιρία για τις εταιρείες να πάνε πέρα από δομημένα δεδομένα και να εκμεταλλευτούν σύνθετα και αδόμητα σύνολα δεδομένων, ξεκλείδωνοντας ακόμη μεγαλύτερη αξία για τους πελάτες. Για παράδειγμα, μεγάλες γλωσσικές μοντέλα (LLM) μπορούν να αναλύσουν ανθρώπινες αλληλεπιδράσεις και να εξάγουν κρίσιμες πληροφορίες που εμπλουτίζουν την εμπειρία πελάτη (CX).

Ωστόσο, πριν οι οργανισμοί μπορέσουν να εκμεταλλευτούν την δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης, υπάρχουν πολλά βήματα για να προετοιμαστούν για μια ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης, και ένα από τα πιο σημαντικά (και εύκολα παραλειπόμενα) είναι η μετεξέλιξη του οικοσυστήματος δεδομένων τους. Παρακάτω υπάρχουν μερικές από τις καλύτερες πρακτικές και στρατηγικές που οι επιχειρήσεις μπορούν να εκμεταλλευτούν για να κάνουν τα οικοσυστήματα δεδομένων τους έτοιμα για τεχνητή νοημοσύνη.

Διαχείριση του Κτήματος Δεδομένων

Οι επιχειρήσεις πρέπει να συλλέξουν και να οργανώσουν τα δεδομένα τους σε ένα κεντρικό αποθετήριο ή κτήμα δεδομένων για να γίνουν έτοιμες για τεχνητή νοημοσύνη. Το κτήμα δεδομένων μιας εταιρείας είναι η υποδομή που αποθηκεύει και διαχειρίζεται όλα τα δεδομένα, με τον πρωταρχικό στόχο να κάνει τα δεδομένα διαθέσιμα στους σωστούς ανθρώπους όταν τα χρειάζονται για να λάβουν αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα ή να αποκτήσουν μια ολιστική άποψη των περιουσιακών στοιχείων δεδομένων τους. Δυστυχώς, οι περισσότερες εταιρείες δεν κατανοούν το υπάρχον κτήμα δεδομένων τους, είτε λόγω περιορισμών κληρονομιάς, αδόμητων δεδομένων, κακής ελέγχου πρόσβασης ή κάποιας συνδυασμού αυτών των λόγων.

Για τις επιχειρήσεις να αποκτήσουν μια βαθύτερη κατανόηση του κτήματος δεδομένων τους, πρέπει να συνεργαστούν με einen συνεργάτη που μπορεί να παρέχει λύσεις τεχνητής νοημοσύνης, όπως μια ενοποιημένη πλατφόρμα ορχηστρίου γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Eine τέτοια πλατφόρμα μπορεί να επιτρέψει στις επιχειρήσεις να επιταχύνουν την πειραματισμός και την καινοτομία σε LLM, εφαρμογές ιθαγενείς τεχνητής νοημοσύνης, προσαρμοσμένες επεκτάσεις και — το πιο σημαντικό — αποθήκες δεδομένων. Αυτή η πλατφόρμα μπορεί επίσης να λειτουργήσει ως một ασφαλής, κλιμακωτή και προσαρμόσιμη εργαλειοθήκη τεχνητής νοημοσύνης, βοηθώντας τις εταιρείες να αποκτήσουν μια μεγαλύτερη κατανόηση του οικοσυστήματος δεδομένων τους, βελτιώνοντας τις επιχειρηματικές λύσεις που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη.

Η κατανόηση του κτήματος δεδομένων δεν μόνο βελτιώνει την αποτελεσματικότητα των λύσεων τεχνητής νοημοσύνης, αλλά επίσης βοηθά τις οργανώσεις να χρησιμοποιήσουν τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης τους με μεγαλύτερη υπευθυνότητα και με προτεραιότητα την ασφάλεια δεδομένων. Τα δεδομένα συνεχίζουν να γίνονται πιο λεπτομερή χάρη στις διαδικασίες και τις ικανότητες που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη, υπογραμμίζοντας την ανάγκη για τεχνική συμμόρφωση με τις απαιτήσεις ασφάλειας και την τήρηση των καθόλου αρχών τεχνητής νοημοσύνης.

Αναβάθμιση της Διακυβέρνησης και Ασφάλειας Δεδομένων

Οι πλαισιοί διακυβέρνησης δεδομένων των επιχειρήσεων πρέπει να υποβληθούν σε μια σημαντική αναβάθμιση για να γίνουν έτοιμες για τεχνητή νοημοσύνη. Οι πλαισιοί διακυβέρνησης δεδομένων είναι μια σχετικά πρόσφατη εφεύρεση που επικεντρώνεται σε παραδοσιακά δεδομένα. Ωστόσο, σήμερα,除了 από δομημένα δεδομένα, οι επιχειρήσεις πρέπει να χρησιμοποιήσουν αδόμητα δεδομένα, όπως προσωπικά δεδομένα ταυτοποίησης (PII), emails, σχόλια πελάτη, κ.λπ., τα οποία οι τρέχοντες πλαισιοί διακυβέρνησης δεδομένων δεν μπορούν να χειριστούν.

Επίσης, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη (Gen AI) αλλάζει το паραδίγμα διακυβέρνησης δεδομένων από κανόνες σε φράχτες. Οι επιχειρήσεις πρέπει να ορίσουν όρια, αντί να βασίζονται σε σκληρούς κανόνες,既然 μια επιτυχία ή αποτυχία δεν αποκαλύπτει τίποτα ιδιαίτερα ενδιαφέρον. Ορίζοντας όρια, υπολογίζοντας einen ποσοστό επιτυχίας σε ένα συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων και στη συνέχεια μετράμε αν οι εξόδους παρέμειναν μέσα σε αυτά τα όρια, οι οργανισμοί μπορούν να καθορίσουν αν μια λύση τεχνητής νοημοσύνης συμμορφώνεται τεχνικά ή αν χρειάζεται λεπτομέρειες.

Οι οργανισμοί πρέπει να εφαρμόσουν και να υιοθετήσουν новые εργαλεία, προσεγγίσεις και μεθοδολογίες διακυβέρνησης δεδομένων. Οι ηγέτες μάρκες χρησιμοποιούν τεχνικές μηχανικής μάθησης για να αυτοματοποιήσουν τη διακυβέρνηση και την ποιότητα δεδομένων. Συγκεκριμένα, με την καθορισμό πολιτικών και ορίων εκ των προτέρων, αυτές οι εταιρείες μπορούν να αυτοματοποιήσουν πιο εύκολα την επιβολή των προτύπων δεδομένων. Άλλες καλύτερες πρακτικές διακυβέρνησης δεδομένων περιλαμβάνουν την ανάπτυξη αυστηρών πρωτοκόλλων επεξεργασίας και αποθήκευσης δεδομένων, την ανωνυμοποίηση δεδομένων όπου είναι δυνατόν και την περιορισμό της αδικαιολόγητης συλλογής δεδομένων.

Καθώς το τρέχον νομικό τοπίο γύρω από τη συλλογή δεδομένων που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται, η μη συμμόρφωση μπορεί να προκαλέσει σοβαρές πρόστιμα και ζημιά στην φήμη. Η πλοήγηση αυτών των αναδυόμενων κανόνων θα απαιτήσει einen πλήρη πλαισιο διακυβέρνησης δεδομένων που σημειώνει τους νόμους προστασίας δεδομένων που ισχύουν για την περιοχή λειτουργίας μιας εταιρείας, όπως ο Νόμος Τεχνητής Νοημοσύνης της ΕΕ.

Αντίστοιχα, οι επιχειρήσεις πρέπει να βελτιώσουν τη γνώση δεδομένων σε όλη την οργάνωση. Οι εταιρείες πρέπει να κάνουν αλλαγές σε κάθε επίπεδο, όχι μόνο με τεχνικούς ανθρώπους, όπως μηχανικοί ή επιστήμονες δεδομένων. Ξεκινήστε με μια αξιολόγηση ωριμότητας δεδομένων, αξιολογώντας τις ικανότητες ασφάλειας δεδομένων σε διαφορετικά ρόλους. Eine τέτοια αξιολόγηση μπορεί να ανακαλύψει αν, για παράδειγμα, οι ομάδες δεν μιλούν την ίδια επιχειρηματική γλώσσα. Μετά την καθορισμό eines βασικού σημείου, οι εταιρείες μπορούν να εφαρμόσουν σχέδια για την αύξηση της γνώσης δεδομένων και της ευαισθητοποίησης ασφάλειας.

Βελτίωση των Ικανοτήτων Επεξεργασίας Δεδομένων

Εάν δεν ήταν ήδη σαφές, τα αδόμητα δεδομένα είναι το λόφο που οι μάρκες θα αποτύχουν ή θα επιτύχουν. Όπως αναφέρθηκε νωρίτερα, τα αδόμητα δεδομένα μπορούν να περιλαμβάνουν προσωπικά δεδομένα ταυτοποίησης, emails και σχόλια πελάτη και οποιαδήποτε δεδομένα που δεν μπορούν να αποθηκευτούν σε ένα κανονικό αρχείο κειμένου, PDF, Microsoft Excel εργασία, κ.λπ. Αυτή η δυσχέρεια των αδόμητων δεδομένων τα κάνει πιο δύσκολα να αναλυθούν ή να διεξαχθούν αναζητήσεις. Τα περισσότερα εργαλεία και πλατφόρμες τεχνολογίας δεδομένων δεν μπορούν να ενσωματώσουν και να ενεργήσουν σε αδόμητα δεδομένα — ιδιαίτερα στο πλαίσιο της καθημερινής αλληλεπίδρασης με τους πελάτες.

Για να υπερβούν τις προκλήσεις των αδόμητων δεδομένων, οι οργανισμοί πρέπει να συλλέξουν αυτή την ανεπίσημη γνώση, να την εξαγάγουν και να την χαρτογραφήσουν σε μια βάση γνώσεων επιχείρησης για να δημιουργήσουν μια πλήρη εικόνα του οικοσυστήματος δεδομένων τους. Στο παρελθόν, αυτή η διαδικασία διαχείρισης γνώσεων ήταν εργατική, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη την κάνει πιο εύκολη και οικονομική, συλλέγοντας δεδομένα από πολλαπλά σημεία, διορθώνοντας ασυνέπειες, αφαιρώντας διπλότυπα, διαχωρίζοντας σημαντικά από μη σημαντικά δεδομένα, κ.λπ.

Μόλις η τεχνητή νοημοσύνη ενσωματωθεί σε ένα οικοσύστημα δεδομένων, μπορεί να βοηθήσει στην αυτοματοποίηση της επεξεργασίας σύνθετων περιουσιακών στοιχείων, όπως νομικά έγγραφα, συμβάσεις, αλληλεπιδράσεις κέντρων κλήσεων, κ.λπ. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να βοηθήσει στην κατασκευή γράφων γνώσεων για την οργάνωση αδόμητων δεδομένων, καθιστώντας τις ικανότητες της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης πιο αποτελεσματικές. Επιπλέον, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις εταιρείες να συλλέγουν και να κατηγοριοποιούν δεδομένα με βάση κοινές ομοιότητες, ανακαλύπτοντας λείπουσες εξαρτήσεις.

Ενώ αυτά τα αναδυόμενα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να δώσουν νόημα και να εξαγάγουν πληροφορίες από ακατάστατα ή μη οργανωμένα δεδομένα, οι επιχειρήσεις πρέπει επίσης να αναβαθμίσουν το τεχνολογικό τους στάδιο για να υποστηρίξουν αυτά τα σύνθετα σύνολα δεδομένων. Η ανανέωση του τεχνολογικού σταδίου ξεκινά με μια επιθεώρηση — συγκεκριμένα, μια αξιολόγηση των συστημάτων που λειτουργούν σε επίπεδο που μπορεί να συνεργαστεί με τις σύγχρονες καινοτομίες, και ποια δεν είναι στο επίπεδο. Οι εταιρείες πρέπει επίσης να καθορίσουν ποια υπάρχοντα συστήματα μπορούν να ενσωματωθούν με νέα εργαλεία.

Λήψη Βοήθειας για να Γίνετε Έτοιμοι για Τεχνητή Νοημοσύνη

Η διαδικασία για να γίνει ένα οικοσύστημα δεδομένων έτοιμο για τεχνητή νοημοσύνη είναι μια πολύπλοκη, χρονοβόρα και πολυβάθμιση διαδικασία που απαιτεί υψηλό επίπεδο εμπειρογνωσίας. Λίγες εταιρείες κατέχουν τέτοια γνώση ή δεξιότητες εντός. Εάν μια μάρκα επιλέξει να εκμεταλλευτεί την εμπειρογνωσία ενός συνεργάτη για να προετοιμάσει το οικοσύστημα δεδομένων της για ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης, υπάρχουν συγκεκριμένα χαρακτηριστικά που πρέπει να προτεραιότητα στην αναζήτησή τους.

Για αρχή, ένας ιδανικός συνεργάτης πρέπει να κατέχει τεχνική εμπειρογνωσία σε πολλαπλά, διασυνδεμένα πεδία (όχι μόνο τεχνητή νοημοσύνη), όπως cloud, ασφάλεια, δεδομένα, CX, κ.λπ. Ένα άλλο χαρακτηριστικό ενός εξαιρετικού συνεργάτη είναι αν αναγνωρίζει τη σημασία της ευελιξίας. Καθώς η τεχνολογική αλλαγή επιταχύνεται, γίνεται πιο δύσκολο να προβλέψουμε το μέλλον. Σε αυτή την περίπτωση, ένας ιδανικός συνεργάτης δεν πρέπει να προσπαθήσει να μαντέψει κάποια μελλοντική κατάσταση· αντίθετα, βοηθά το οικοσύστημα δεδομένων και τον ανθρώπινο капитαλισμό μιας επιχείρησης να γίνουν αρκετά ευέλικτοι για να προσαρμοστούν σύμφωνα με τις τάσεις της αγοράς και τις απαιτήσεις των πελάτων.

Επιπλέον, όπως συζητήθηκε παραπάνω, οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης ισχύουν για όλους, όχι μόνο για την ομάδα επιστημών δεδομένων. Η ενεργοποίηση τεχνητής νοημοσύνης είναι μια οργανωτική προσπάθεια. Κάθε υπάλληλος πρέπει να είναι ενημερωμένος για τεχνητή νοημοσύνη, ανεξάρτητα από το επίπεδό του. Ένας συνεργάτης πρέπει να βοηθήσει να γεφυρώσει αυτό το χάσμα, φέρνοντας μαζί επιχειρηματική και ανθρώπινη εμπειρογνωσία για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να αναπτύξουν τις απαραίτητες ικανότητες εντός.
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.