Γιατί τα Δεδομένα είναι ο Ασυνήθιστος Ήρωας της Στρατηγικής του AI

Η Χρυση Πανδημία του AI – Από τα Πειραματικά και τις Εφαρμογές στις Επιχειρήσεις σε Κλίμακα και Στρατηγική

Ο Νόμος του Μουρ ισχύει πραγματικά όταν πρόκειται για το AI. Το AI είναι σε μεγάλη ζήτηση και κάθε επιχείρηση υιοθετεί το AI. Η καινοτομία βοηθά επίσης στην ενίσχυση της ζήτησης με νέα μοντέλα AI, πράκτορες AI και νέες τεχνολογίες που εισάγονται σε αυτόν τον χώρο. Αυτό δημιουργεί μια θεμελιώδη αλλαγή για τις επιχειρήσεις – το στάδιο για τα πειραματικά και τα κούλ εеримέντα και τις παρουσιάσεις για το AI, ιδιαίτερα το Γεννητικό AI, εξαφανίζεται. Οι επιχειρήσεις συνειδητοποιούν ότι το AI πρέπει να ενσωματωθεί ως μέρος της στρατηγικής της επιχείρησης για κλιμάκωση και δημιουργία πραγματικής διαφοροποίησης. Το AI είναι ένα θέμα στα περισσότερα διοικητικά συμβούλια, με αποτέλεσμα την στρατηγική καινοτομία και τα προϋπολογισματα.

Δεδομένα: Το Πρώτο Ντομινό στην Στρατηγική του AI

Μια κρίσιμη σκέψη σε οποιαδήποτε στρατηγική του AI πρέπει να είναι τα Δεδομένα. Τα Δεδομένα είναι κρίσιμα για τα μοντέλα AI να είναι περιεκτικά, έξυπνα και ειδικά για το domaine και την επιχείρηση. Τα μοντέλα AI προβλέπουν αποτελέσματα με βάση τον τρόπο που το μοντέλο είναι ρυθμισμένο και τις εισόδους που παρουσιάζονται σε αυτό. Και τα δύο εξαρτώνται από την ποιότητα, την ποικιλία, την εποχή και τη δομή των δεδομένων.

Σύμφωνα με μια πρόσφατη προέγνοια του IDC, το AI αναμένεται να ενισχύσει την παγκόσμια οικονομία κατά σχεδόν 20 τρισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2030, οδηγούμενο όχι μόνο από τα μοντέλα αλλά και από τις τεράστιες επενδύσεις στις υποκείμενες δεδομένες και την υποδομή που τις τροφοδοτεί.

Τα δεδομένα εκπαίδευσης με στενά υποσύνολα οδηγούν σε προκατειλημμένα μοντέλα, τα παλιά δεδομένα οδηγούν σε άσχετα αποτελέσματα και τα κακά δεδομένα οδηγούν σε κακά αποτελέσματα AI. Έτσι, τα Δεδομένα είναι το πρώτο ντομινό σε μια στρατηγική δεδομένων της επιχείρησης. Ακόμη και με τους καλύτερους ανθρώπους και τις πιο προηγμένες τεχνολογίες, αν το ντομινό των δεδομένων πέσει, η ολόκληρη στρατηγική του AI καταρρέει γρήγορα.

Όπως σημειώνει η εκθεση του Gartner για το 2024 σχετικά με τις κορυφαίες τάσεις δεδομένων και αναλυτικών, οι οργανισμοί που κλιμακώνουν με το AI εξαρτώνται από τα δεδομένα, και οι ηγέτες που θα επιτύχουν θα είναι εκείνοι που καθιερώνουν την εμπιστοσύνη στα δεδομένα τους και οδηγούν με αυτά στρατηγικά.

Κρίσιμες Στρατηγικές Αποφάσεις Δεδομένων για τη Στρατηγική του AI

Εδώ είναι 5 κρίσιμες σκέψεις που πρέπει να κάνετε για την προετοιμασία των Δεδομένων σας για τη στρατηγική του AI:

1. Αναχρησιμοποιήστε το Τοπίο Δεδομένων σας – Πολλές επιχειρήσεις δεν αναχρησιμοποιούν το τοπίο διαχείρισης δεδομένων, διακυβέρνησης δεδομένων και αποθήκευσης και αναλυτικών δεδομένων για το AI. Πολλά δεδομένα που εξυπηρετούν κρίσιμες αναφορές και αναλύσεις μπορούν επίσης να είναι κρίσιμα για το AI. Είναι λοιπόν σημαντικό να αρχίσετε με τα δεδομένα περιουσιακά στοιχεία που υπάρχουν ήδη στην επιχείρηση. Φυσικά, αυτό πρέπει να ενισχυθεί με τα κατάλληλα μέτρα ποιότητας δεδομένων.

Κρίσιμη Ερώτηση να Ρωτήσετε – Ποια δεδομένα έχουμε στην επιχείρηση μας και σε ποια κατάσταση βρίσκονται;

2. Μεταδεδομένα και Προέλευση Δεδομένων – Για τα δεδομένα που υπάρχουν, τα μεταδεδομένα, δηλαδή τα δεδομένα για τα δεδομένα, μπορεί να είναι εξίσου κρίσιμα, αν όχι πιο κρίσιμα, για το AI. Για παράδειγμα, οι εμπορικοί όροι που έχουν ανατεθεί στα δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν στην αναγνώριση του σχετικού контекστού για ένα μοντέλο RAG, για παράδειγμα. Όταν ένας χρήστης ζητά την κατάσταση μιας απαίτησης σε μια ασφαλιστική επιχείρηση, όλα τα δεδομένα χαρακτηριστικά που έχουν ανατεθεί με την κατάσταση απαίτησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως контекστ για το μοντέλο AI να απαντήσει. Η προέλευση δεδομένων βοηθά επίσης στην κατανόηση του ροής των δεδομένων, βοηθώντας τα μοντέλα AI να αναγνωρίσουν αξιόπιστες πηγές δεδομένων.

Σύμφωνα με ένα πρόσφατο blog του ISASA, η διακυβέρνηση του AI είναι κρίσιμη και απαιτεί τα κατάλληλα μεταδεδομένα και προέλευση δεδομένων για κλιμάκωση.

Κρίσιμη Ερώτηση να Ρωτήσετε – Είναι τα δεδομένα μας σωστά ετικετεμένα με εμπορικά και τεχνικά μεταδεδομένα; Συλλέγουμε προέλευση δεδομένων για να κατανοήσουμε πώς τα δεδομένα ρέουν από άκρη σε άκρη;

3. Διακυβέρνηση Δεδομένων και Συμμόρφωση – Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα σας είναι καλά διακυβερνημένα και διαχειριζόμενα, και ότι οποιαδήποτε κανονιστική και προστασία προσωπικών δεδομένων εφαρμόζεται στα δεδομένα. Η στρατηγική του AI πρέπει να κληρονομήσει και να επεκτείνει αυτές τις διακυβερνήσεις και κανονιστικές, αντί να αρχίσει από το μηδέν. Για παράδειγμα, αν ένας πελάτης θέλει τα δεδομένα του να είναι ανωνυμοποιημένα σύμφωνα με τους κανονισμούς GDPR, ένα μοντέλο AI πρέπει να είναι εκπαιδευμένο και λειτουργικό στο ανωνυμοποιημένο σύνολο δεδομένων.

Κρίσιμη Ερώτηση να Ρωτήσετε – Έχουμε ένα πρόγραμμα διακυβέρνησης και συμμόρφωσης δεδομένων; Αν όχι, ποια είναι τα κρίσιμα στοιχεία που πρέπει να έχω στην θέση μου για τη στρατηγική του AI;

4. Αντιμετωπίστε τα Κύρια Δεδομένα ως τον Quarterback του AI – Κρίσιμα Δεδομένα, τα οποία περιέχουν δεδομένα για τα κρίσιμα στοιχεία της επιχείρησης, πρέπει να χρησιμοποιηθούν ως βάση για τη στρατηγική του AI. Για παράδειγμα, αν υπάρχει μια ολική εικόνα του πελάτη, μια στρατηγική AI σε οποιοδήποτε πεδίο πελάτη, όπως η πρόβλεψη εγκατάλειψης πελάτη, πρέπει να αξιοποιήσει αυτά τα κύρια δεδομένα για να αποφευχθεί οποιοδήποτε δεδομένο που λείπει ή είναι ελλιπές. Φυσικά, αυτό μπορεί να συνδυαστεί με περισσότερες πληροφορίες από συγκεκριμένες πηγές δεδομένων.

Κρίσιμη Ερώτηση να Ρωτήσετε – Έχω τα κρίσιμα κύρια δεδομένα μου διαθέσιμα σε μια πλήρη και συνδεδεμένη με το υπόλοιπο τοπίο δεδομένων;

5. Δεδομένα και η Αξία τους – Τα δεδομένα δεν πρέπει να αντιμετωπίζονται ως ένα κέντρο κόστους αλλά να μετράνονται με βάση την αξία τους, τόσο προς το AI όσο και στην επιχείρηση. Αυτό απαιτεί τα δεδομένα να είναι σε θέματα του Διοικητικού Συμβουλίου και των CXO, εκτός από το AI.

Κρίσιμη Ερώτηση να Ρωτήσετε – Κατανοούν το Διοικητικό Συμβούλιο και οι CXO την αξία των Δεδομένων για την οργάνωση; Αν όχι, πώς μπορούμε να διασφαλίσουμε ότι αυτό κατανοείται, ιδιαίτερα στο контέκστ της στρατηγικής AI στην επιχείρηση;

Τα Μοντέλα Έρχονται και Πάνε, Αλλά τα Δεδομένα Διαρκούν.

Όσο η στρατηγική του AI εξελίσσεται, νέα μοντέλα και καινοτομίες AI θα εμφανιστούν. Η ταχύτητα καινοτομίας σε αυτόν τον χώρο είναι εκπληκτική. Αλλά με το πέρασμα του χρόνου, τα μοντέλα AI θα γίνουν κοινά· ο πραγματικός διαφοροποιητής στην επιχείρησή σας δεν είναι ποιο μοντέλο χρησιμοποιείτε αλλά πώς αυτό το μοντέλο контεκτουαλίζεται με ποια δεδομένα εκπαιδεύεται, βελτιώνεται και λειτουργεί.

Αν δημιουργείτε μια στρατηγική AI, μην αρχίσετε με το μοντέλο. Αρχίστε με την ερώτηση: Έχουμε τα δεδομένα για να την υποστηρίξουμε;