Γιατί τα Δεδομένα είναι ο Ασυνήθιστος Ήρωας της Στρατηγικής του AI

Η Χρυσή Βόλτα του AI – Από τα Πειράματα και τις Εφαρμογές στις Επιχειρήσεις σε Κλίμακα και Στρατηγική

Ο Νόμος του Moore είναι πραγματικά σε ισχύ όταν πρόκειται για το AI. Το AI είναι σε μεγάλη ζήτηση και κάθε επιχείρηση υιοθετεί το AI. Η καινοτομία βοηθά επίσης να τροφοδοτήσει αυτή τη ζήτηση 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 πειράματα και τις εφαρμογές για το AI, ιδίως το Γεννητικό AI, σβήνει. Οι επιχειρήσεις καταλαβαίνουν ότι το AI πρέπει να ενσωματωθεί ως μέρος της στρατηγικής της επιχείρησης για κλιμάκωση και δημιουργία πραγματικής επιχειρηματικής διαφοροποίησης. Το AI είναι ένα θέμα σε hầu hết τα διοικητικά συμβούλια, με αποτέλεσμα στρατηγική καινοτομία και προϋπολογισμούς.

Δεδομένα: Το Πρώτο Δομινό στη 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 контекουαλικά, έξυπνα και ειδικά για 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 επικαιρότητα και τη δομή των δεδομένων.

Σύμφωνα με πρόσφατη προέβλεψη του IDC, το AI αναμένεται να αυξήσει την παγκόσμια οικονομία κατά σχεδόν 20 τρισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2030, οδηγούμενο όχι μόνο από τα μοντέλα αλλά και από τις τεράστιες επενδύσεις στα υποκείμενα δεδομένα και την υποδομή που τα τροφοδοτούν.

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 δομινό στη στρατηγική δεδομένων μιας επιχείρησης. Ακόμη και με τους καλύτερους ανθρώπους και τις πιο προηγμένες τεχνολογίες, αν το δομινό των δεδομένων πέσει, η ολόκληρη στρατηγική του AI καταρρέει γρήγορα.

Όπως σημειώνει η έκθεση του Gartner για το 2024 σχετικά με τις κορυφαίες τάσεις στα δεδομένα και την ανάλυση, οι οργανισμοί που κλιμακώνουν με το AI εξαρτώνται από τα δεδομένα, και οι ηγέτες που θα επιτύχουν θα είναι εκείνοι που καθιερώνουν 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 ανάλυσης δεδομένων για το AI. Πολλά δεδομένα που εξυπηρετούν κρίσιμες αναφορές και ανάλυση μπορούν επίσης να είναι κρίσιμα για το AI. Είναι λοιπόν σημαντικό να ξεκινήσετε με τα δεδομένα που ήδη υπάρχουν στην επιχείρηση. Φυσικά, αυτό πρέπει να ενισχυθεί με τα κατάλληλα μέτρα ποιότητας δεδομένων.

Κρίσιμη Ερώτηση να Ρωτήσετε – Ποια δεδομένα έχουμε στην επιχείρησή μας, και σε ποια κατάσταση είναι;

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 επιχειρηματικές ορολογίες που έχουν ετικετεュθεί 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 επιχείρηση ασφαλίσεων, όλα τα δεδομένα που έχουν ετικετεュθεί με την κατάσταση της απαίτησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως контекστ για το μοντέλο AI να απαντήσει. Η προέλευση δεδομένων επίσης βοηθά στην κατανόηση του ροής των δεδομένων, βοηθώντας τα μοντέλα AI να αναγνωρίσουν αξιόπιστες πηγές δεδομένων.

Βάσει μιας πρόσφατης ανάρτησης του ISACA, η διακυβέρνηση του AI είναι κρίσιμη και απαιτεί τα κατάλληλα μεταδεδομένα και προέλευση δεδομένων για να κλιμακωθεί.

Κρίσιμη Ερώτηση να Ρωτήσετε – Είναι τα δεδομένα μας σωστά ετικετεュμένα με επιχειρηματικά και τεχνικά μεταδεδομένα; Συλλέγουμε προέλευση δεδομένων για να κατανοήσουμε πώς ρέει το δεδομένο από άκρο σε άκρο;

3. Διακυβέρνηση Δεδομένων και Συμμόρφωση – Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα σας είναι καλά διαχειριζόμενα και ότι εφαρμόζονται οι κανονισμοί και οι νομικές απαιτήσεις στα δεδομένα. Η στρατηγική του AI πρέπει να κληρονομήσει και να επεκτείνει αυτές τις διακυβέρνηση και κανονισμό παρά να αρχίσει από το μηδέν. Για παράδειγμα, αν ένας πελάτης θέλει τα δεδομένα του να είναι ανώνυμα σύμφωνα με τους κανονισμούς GDPR, ένα μοντέλο AI πρέπει να είναι και εκπαιδευμένο και λειτουργικό στο ανώνυμο σύνολο δεδομένων.

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

4. Θεράπευσε τα Κύρια Δεδομένα ως τον Quarterback του AI – Κρίσιμα δεδομένα, τα οποία περιέχουν δεδομένα για τα βασικά στοιχεία της επιχείρησής σας, πρέπει να χρησιμοποιηθούν ως βάση για τη στρατηγική του AI. Για παράδειγμα, αν υπάρχει μια ολοκληρωμένη εικόνα του πελάτη, μια στρατηγική του AI για οποιοδήποτε πεδίο πελάτη, όπως η πρόβλεψη της απώλειας πελάτη, πρέπει να χρησιμοποιήσει αυτά τα κύρια δεδομένα για να αποφευχθεί οποιαδήποτε έλλειψη ή ατελής δεδομένων. Φυσικά, αυτό μπορεί να συνδυαστεί με περισσότερες πληροφορίες από συγκεκριμένες πηγές δεδομένων.

Κρίσιμη Ερώτηση να Ρωτήσετε – Έχω τα κρίσιμα δεδομένα μου σε μια πλήρη και συνδεδεμένη μορφή 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 για το AI όσο και για την επιχείρηση. Αυτό απαιτεί τα δεδομένα να είναι στο διοικητικό συμβούλιο και στα θέματα CXO, εκτός από το AI.

Κρίσιμη Ερώτηση να Ρωτήσετε – Καταλαβαίνουν οι διευθυντές και οι CXO την αξία των Δεδομένων για την οργάνωση; Αν όχι, πώς μπορούμε να διασφαλίσουμε ότι αυτό κατανοείται, ιδίως στο контέκστ της στρατηγικής του AI στην επιχείρηση;

Τα Μοντέλα Έρχονται και Πάνε, Αλλά τα Δεδομένα Διαρκούν.

Όσο η στρατηγική του AI εξελίσσεται, νέα μοντέλα και καινοτομίες του AI θα εμφανιστούν. Η ταχύτητα καινοτομίας σε αυτόν τον χώρο είναι εκπληκτική. Αλλά με την πάροδο του χρόνου, τα μοντέλα AI θα γίνουν κοινά; η αληθινή διαφοροποίηση στην επιχείρησή σας δεν είναι ποιο μοντέλο χρησιμοποιείτε αλλά πώς αυτό το μοντέλο συνεισδύεται με ποια δεδομένα εκπαιδεύονται, βελτιώνονται και λειτουργούν σε αυτό.

Αν δημιουργείτε μια στρατηγική του AI, μην ξεκινήσετε με το μοντέλο. Ξεκινήστε με την ερώτηση: Έχουμε τα δεδομένα για να υποστηρίξουμε αυτό;