Tulevaisuudenvarainen yrityksesi AI-strategia: Vahvan dataperustan merkitys kestävälle innovaatiolle

Nopea innovaatioiden tahti on aiheuttanut liiketoimintajohtajille paljon päänvaivaa viime vuosina, ja on ollut haastavaa pysyä perillä uusista mahdollisuuksista markkinoilla. Kun yritykset luulevat olevansa johtavina, uusi ilmoitus uhkaa hajottaa heidän huomionsa ja hidastaa edistymistä. Tämä on saanut C-johtoportaan ajattelemaan pidemmällä aikavälillä digitaalisen strategiansa suhteen ja vahvistamaan kapasiteettiaan kestävälle innovaatiolle.

Kestävän innovaation käsite on erilainen kuin kestävyys itsessään (joka usein liittyy ilmastonvaikutuksiin), ja se on tunnustus siitä, että uudet teknologiat vaativat oikean ekosysteemin menestyäkseen. Toisin sanoen, digitaalinen muutos ei ole vain teknologian hankkimista, vaan myös vahvan dataperustan luomista, jotta voidaan hankkia tulevaisuuden teknologiaa. Tämä perusta on itse innovaation juuri, ja se mahdollistaa yrityksille rakentaa analytiikkamalli, jossa on sisäänrakennettu tekoäly, jotta voidaan antaa näkemyksiä, jotka ohjaavat muutosta. Tämänkaltaisessa ympäristössä on usein “Epäonnistu nopeasti, opi nopeasti” -periaatteen syntypaikka, koska se antaa tilaa tiimille kokeilla ja testata uusia ideoita.

Kun tekoälyn ja GenAI:n hype siirtyy kokeilusta toteutukseen, yritykset turvautuvat tulevaisuudenvaraisiin investointeihinsa luomalla vahvan, hyvin suunnitellun datakerroksen, joka on saatavilla, järjestetty ja rakenteellinen kestämään ajan koettelemuksia.

Haasteiden ratkaiseminen

Vaikka asiakaspäässä oleva teknologia saa kaiken huomion, on datan analytiikka taustalla todellinen työhevonen tekoälyssä/GenAI:ssa. Useimmat johtajat ymmärtävät tämän jo, mutta tekoälyohjelmat ja datan kerääminen voivat edelleen kulkea rinnakkain, jossa dataa kootaan yhteen paikkaan ennen kuin se syötetään tekoälyohjelmiin. Sen sijaan, että katsotaan dataohjelmaa ja tekoäly/GenAI-prosesseja erillisinä aloitteina, nämä kaksi toimintaa on liitettävä, jotta voidaan varmistaa, että data on järjestetty oikein ja valmis nautittavaksi. Merkitystä on siinä, että vaikka on saatavilla paljon dataa, johtajien on tarkasteltava, kuinka paljon siitä on valmiiksi käytettävissä tekoälyprojektien ajamiseksi. Totuus on, ettei paljon. Yritykset voivat toistaa ponnistelua pitämällä dataa ja tekoälyä erillään, ja niiden lähentäminen toisiaan voi olla avainasemassa tehostamisessa, kustannusten vähentämisessä ja toimintojen sujuvoittamisessa.

BCG:n mukaan yritykset, jotka ovat panostaneet aikaansa datan ja tekoälyohjelmien yhdistämiseen alusta alkaen, ovat kokeneet suuret kasvut verrattuna muihin. Kaiken kaikkiaan yritykset eivät voi kehittää tekoälyä ilman datan korjaamista ensin, ja johtajat ovat vetäytyneet joukon ulkopuolelle käyttämällä kehittyneempiä kykyjään paremmin ideointiin, priorisointiin ja tekoälyn ja datan käytön turvaamiseen. Seurauksena on, että yritykset, jotka ovat yhdistäneet datan tekoälykehitykseen, ovat neljä kertaa enemmän käyttäneet ja omaksuneet käyttötapauksia liiketoiminnassaan kuin hitaammat yritykset datan ja tekoälyssä, ja jokaisen toteutetun käyttötapausten kohdalla taloudellinen vaikutus on viisi kertaa suurempi.

Vahvista dataperustaa kysymällä muutamia avainkysymyksiä

Muista, että datan siirtäminen ja muokkaaminen (sijainti tai pilviin siirtäminen) ei ole sama asia kuin tehdä siitä tekoälyvalmis. Varmistaaksesi, että data on valmis nautittavaksi (ts. voidaan analysoida tekoälynsäätöjen avulla), yritysten on ensin tarkasteltava muutamia tärkeitä kysymyksiä:

• Miten dataamme liittyy tiettyihin liiketoimintatuloksiin? Tekoälymallit tarvitsevat kuratoitua, relevanttia ja kontekstualisoitua dataa, jotta ne voisivat toimia tehokkaasti. Alkuvaiheessa yritysten on vaihdettava ajattelutapaansa siitä, miten data hankitaan/säilytetään, siihen, miten sitä voidaan käyttää tekoälypohjaisessa päätöksenteossa tiettyjen toimintojen sisällä. Kun yritykset suunnittelevat tiettyjä käyttötapaauksia datan varastoinnin ja järjestämisen aikana, se voidaan helpommin käyttää, kun on aika kehittää uusia prosesseja, kuten tekoäly, GenAI tai agentic AI.
• Mitä esteitä on edessämme? Kun McKinsey kysyi 100 C-johtoryhmälle eri alojen yrityksistä ympäri maailmaa, lähes 50%:lla oli vaikeuksia ymmärtää riskejä, jotka digitaaliset ja analytiikkamuutokset aiheuttavat – selvästi suurin riskienhallintapaine. Kiireessä saavuttaa tuloksia yritykset voivat usein uhrauttaa strategian nopeuden vuoksi. Sen sijaan johtajien on tarkasteltava kaikkia näkökulmia, ajateltava tulevaisuuteen ja yritettävä lieventää mahdollisia riskejä.
• Miten voimme optimoida dataamme tehokkuuden lisäämiseksi? Koska datan tarve kasvaa, on johtajien tapana usein keskittyä vain omaan osastoonsa. Tällainen eristynyt ajattelu johtaa datan redundanssiin ja hitaampiin datan hakuaikoihin, joten yritysten on priorisoitava cross-funktionaalinen viestintä ja yhteistyö alusta alkaen.

4 parasta käytäntöä vahvan dataperustan kehittämiseksi

Yritykset, jotka panostavat datakerrokseensa tänään, valmistautuvat pitkän aikavälin tekoälymenestykseen tulevaisuudessa. Tässä on neljä parasta käytäntöä tulevaisuudenvaraiseen datastrategiaan:

1. Varmista datan laatu ja hallinto

• Perustaa datan polku, metatietojen hallinta ja automaattiset laadun tarkistukset
• Käytä tekoälypohjaisia datakatalogeja paremman löydettävyyden ja luokittelun vuoksi
• Yksinkertaista datahallintaa, jotta voidaan varmistaa helppo hallinto rakenteellisen ja rakenteettoman datan, koneoppimismallien, muistikirjojen, dashbordien ja tiedostojen

Hyvä esimerkki yrityksestä, joka käyttää aktiivisesti tekoälyä datan laadun ja hallinnon varmistamiseksi, on SAP, joka integroi koneoppimiskykyjä datanhallintapakettiinsa tunnistamaan ja korjaamaan datavirheitä, parantaen siten koko datan laatua ja vahvistaen robusteja datanhallintokäytäntöjä alustoillaan.

2. Vahvista datan turvallisuutta, yksityisyyttä ja vaatimustenmukaisuutta

• Implementoi Zero-Trust-turvalaitteita salaamalla dataa levossa ja liikkeessä
• Käytä tekoälypohjaista uhkien havaitsemista tunnistamaan poikkeavuuksia ja estämään tietoturvarikkoja
• Varmista vaatimustenmukaisuus kansainvälisillä säännöillä, kuten GDPR ja CCPA, ja automatisoi raportoinnin/tarkastukset tekoälyn avulla

Yritys, joka tekee innovaatioita digitaalisessa toimitusketjussa ja kolmannen osapuolen riskienhallinnassa, on Black Kite. Black Kiten tiedustelupalvelu tarjoaa nopeasti ja kustannustehokkaasti tietoa kolmansista osapuolista ja toimitusketjuista, priorisoiden löydökset yksinkertaiseen dashbordiin, jonka riskienhallintatiimit voivat helposti käyttää ja sulkea kriittisiä turvallisuusaukkoja.

3. Etsi strategisia kumppanuuksia

• Arvioi omia edistyneitä analytiikkakykyjäsi ja tutki, miten olemassa oleva data suoriutuu
• Etsi kumppaneita, jotka voivat integroida tekoäly, data-insinööritieteet ja analytiikka yhteen helposti hallittavaan alustaan

Joitakin pilvipohjaisia kumppanuusratkaisuja, jotka voivat auttaa datan järjestämisessä tekoälymenestykseen, ovat: (a) Databricks, joka integroi olemassa oleviin työkaluihin ja auttaa yrityksiä rakentamaan, skaalauttamaan ja hallitsemaan dataa/tekoälyä (mukaan lukien GenAI ja muita koneoppimismalleja); ja (b) Snowflake, joka toimii alustalla, joka mahdollistaa datan analytiikan ja samanaikaisen datojoukkojen käytön minimoiden viiveet.

4. Edistä dataperustaista kulttuuria

• Demokratisoi datan käytön toteuttamalla itsepalvelutekoälytyökaluja, jotka käyttävät luonnollisen kielen kyselyä (NLQ) datan näkymien tekemiseksi helposti käytettäviksi
• Pätevöitä työntekijöitä tekoälyssä ja datan lukutaidossa, ja kouluta tiimejä tekoälyssä, GenAI:ssa ja muissa datanhallintoprosesseissa
• Edistä yhteistyötä datatieteilijöiden, insinöörien ja liiketoimintatiimien välillä datan jakamisen ja holististen näkymien luomiseksi

Esimerkki yrityksestä, joka edistää dataperustaista kulttuuria, joka perustuu vahvasti tekoälyyn, on Amazon, joka käyttää asiakastietoja laajasti tuotteiden suosittelemiseen, logistiikan optimointiin ja perustellun liiketoimintapäätöksenteon tekemiseen koko operaatiossaan, mikä tekee datasta keskeisen tukipilarin strategiassaan.

Rakentaminen dataperustaa tulevaisuutta varten

KPMG:n tutkimuksen mukaan 67% liiketoimintajohtajista odottaa, että tekoäly muuttaa perustavasti heidän liiketoimintansa seuraavien kahden vuoden aikana, ja 85% uskoo, että datan laatu on suurin pullonkaula edistymisessä. Se tarkoittaa, että on aika uudelleenarvioida dataa itsessään, keskittyen ei vain varastointiin, vaan myös käytettävyyteen ja tehokkuuteen. Säätämällä dataperustansa järjestykseen nyt, yritykset voivat turvata tekoälyinvestoinnit ja asettaa itsensä jatkuvan, kestävän innovaation saavuttamiseksi.