Onko tietoekosysteemisi tekoäly valmis? Kuinka yritykset voivat varmistaa, että heidän järjestelmänsä ovat valmiita tekoälyn uusimiseen

Tulevaisuuden valuuttana tiedon kerääminen on yrityksille tuttu prosessi. Teknologioiden ja työkalusarjojen aikaisempi aikakausi kuitenkin rajoitti yritykset yksinkertaiseen, jäsenneltyyn dataan, kuten tapahtumatietoihin sekä asiakas- ja puhelinkeskusteluihin. Sieltä brändit näkisivät mielipideanalyysin avulla, mitä asiakkaat kokivat tuotteesta tai palvelusta.

Uudet tekoälytyökalut ja -ominaisuudet tarjoavat yrityksille uskomattoman mahdollisuuden mennä pidemmälle jäsennelty data ja hyödyntää monimutkaisia ​​ja jäsentelemättömiä tietojoukkoja, mikä vapauttaa asiakkaille entistä enemmän arvoa. Esimerkiksi suuret kielimallit (LLM) voivat analysoida ihmisten vuorovaikutusta ja poimia tärkeitä oivalluksia, jotka rikastavat asiakaskokemusta (CX).

Siitä huolimatta, ennen kuin organisaatiot voivat hyödyntää tekoälyn voimaa, tekoälyintegraatioon valmistaudutaan monin eri vaihein, ja yksi tärkeimmistä (ja helposti huomiotta jäävistä) on tietoekosysteemin modernisointi. Alla on joitain parhaista käytännöistä ja strategioista, joita yritykset voivat hyödyntää tehdäkseen tietoekosysteeminsä tekoälyvalmiiksi.

Data Estaten hallitseminen

Yritysten on kerättävä ja järjestettävä tietonsa keskustietovarastoon tai tietovarastoon tullakseen tekoälyvalmiiksi. Yrityksen tietovarasto on infrastruktuuri, joka tallentaa ja hallitsee kaikkea dataa, ja ensisijaisena tavoitteena on tuoda tiedot helposti oikeiden ihmisten saataville, kun he tarvitsevat sitä datalähtöisten päätösten tekemiseen tai kokonaisvaltaisen näkemyksen saamiseksi tietovaroistaan. Valitettavasti useimmat yritykset eivät ymmärrä olemassa olevaa tietovarastoaan joko vanhojen rajoitusten, siipitettyjen tietojen, huonon pääsynhallinnan tai muiden syiden yhdistelmän vuoksi.

Jotta yritykset ymmärtäisivät paremmin datansa, niiden tulee työskennellä kumppanin kanssa, joka voi tarjota tekoälyratkaisuja, kuten yhtenäisen generatiivisen tekoälyn orkestrointialustan. Tällainen alusta voi antaa yrityksille mahdollisuuden nopeuttaa kokeiluja ja innovaatioita LLM:iden, tekoälyn natiivisovellusten, mukautettujen lisäosien ja – mikä tärkeintä – tietovarastojen välillä. Tämä alusta voi toimia myös turvallisena, skaalautuvana ja mukautettavana tekoälytyöpöytänä, joka auttaa yrityksiä ymmärtämään paremmin dataekosysteemiään ja parantaa tekoälyyn perustuvia liiketoimintaratkaisuja.

Tietojen syvemmälle tunteminen ei ainoastaan ​​lisää tekoälyratkaisujen tehokkuutta, vaan myös auttaa organisaatioita käyttämään tekoälytyökalujaan vastuullisemmin ja tietoturvaa priorisoivalla tavalla. Tekoälypohjaisten prosessien ja ominaisuuksien ansiosta tiedoista tulee edelleen yksityiskohtaisempia, mikä korostaa tarvetta tekniseen turvallisuusvaatimusten mukaisuuteen ja käytäntöjen noudattamiseen. vastuullinen tekoäly parhaat käytännöt.

Tietojen hallinnan ja turvallisuuden parantaminen

Yritysten tiedonhallintakehystä on uudistettava merkittävästi, jotta ne ovat valmiita tekoälyyn. Tiedonhallintakehykset ovat suhteellisen uusi keksintö, joka keskittyy perinteisempiin tietovaroihin. Nykyään yritysten on kuitenkin käytettävä jäsenneltyjen tietojen lisäksi jäsentämätöntä dataa, kuten henkilökohtaisia ​​tunnistetietoja (PII), sähköposteja, asiakaspalautetta jne., joita nykyiset tiedonhallintakehykset eivät pysty käsittelemään.

Myös, generatiivinen tekoäly (Gen AI) on muuttamassa datanhallinnan paradigmaa sääntöpohjaisesta kaiteisiin perustuvaksi. Yritysten on määriteltävä rajat sen sijaan, että ne luottaisivat koviin sääntöihin, koska yksi onnistuminen tai epäonnistuminen ei paljasta mitään erityisen oivaltavaa. Määrittelemällä rajat, laskemalla todennäköisyys onnistua tietylle tietojoukolle ja mittaamalla sitten, pysyivätkö tulokset näiden parametrien sisällä, organisaatiot voivat määrittää, onko tekoälyratkaisu teknisesti vaatimusten mukainen vai tarvitseeko se hienosäätöä.

Organisaatioiden tulee ottaa käyttöön ja ottaa käyttöön uusia tiedonhallintatyökaluja, lähestymistapoja ja menetelmiä. Johtavat tuotemerkit käyttää koneoppimistekniikoita tietojen hallinnan ja laadunvarmistuksen automatisointiin. Erityisesti luomalla politiikkaa ja kynnysarvoja etukäteen nämä yritykset voivat helpommin automatisoida tietostandardien täytäntöönpanoa. Muita parhaita tiedonhallintakäytäntöjä ovat tiukat tietojenkäsittely- ja tallennusprotokollat, tietojen anonymisointi mahdollisuuksien mukaan ja aiheettoman tiedonkeruun rajoittaminen.

Tekoälypohjaisen tiedonkeruun nykyisen sääntelyympäristön kehittyessä sääntöjen noudattamatta jättäminen voi aiheuttaa vakavia sakkoja ja mainevaurioita. Näissä uusissa säännöissä liikkuminen edellyttää kattavaa tiedonhallintakehystä, jossa huomioidaan yrityksen toiminta-alueille ominaiset tietosuojalait, kuten EU:n tekoälylaki.

Samoin yritysten on parannettava tietolukutaitoa koko organisaatiossa. Yritysten on tehtävä muutoksia kaikilla tasoilla, ei vain teknisten ihmisten, kuten insinöörien tai datatieteilijöiden, kanssa. Aloita tietojen kypsyysarvioinnista, jossa arvioidaan tietoturvaosaamiset eri rooleissa. Tällainen arviointi voi hämmentää, jos esimerkiksi tiimit eivät puhu samaa liikekieltä. Perustason luomisen jälkeen yritykset voivat toteuttaa suunnitelmia tietolukutaidon ja tietoturvatietoisuuden lisäämiseksi.

Tietojenkäsittelyominaisuuksien parantaminen  

Jos se ei ollut jo ilmeistä, jäsentämätön data tarkoittaa, että mäen tuotemerkit epäonnistuvat tai menestyvät. Kuten aiemmin mainittiin, jäsentämätön data voi sisältää henkilökohtaisia ​​tunnistetietoja, sähköposteja ja asiakaspalautetta sekä kaikkea dataa, jota ei voi tallentaa tavalliseen tekstitiedostoon, PDF-tiedostoon, Microsoft Excel -laskentataulukkoon jne. Tämä jäsentämättömän tiedon raskas luonne vaikeuttaa analysointia tai hakujen suorittamista. Useimmat tietotekniikan työkalut ja alustat eivät voi sisällyttää ja toimia voimakkaasti strukturoimattoman datan perusteella – etenkään päivittäisen asiakasvuorovaikutuksen yhteydessä.

Strukturoimattomien datahaasteiden voittamiseksi organisaatioiden on kerättävä tämä dokumentoimaton tieto, poimittava se ja kartoitettava se yrityksen tietopohjaan luodakseen täydellisen kuvan dataekosysteemistään. Aiemmin tämä tiedonhallintaprosessi oli työvoimavaltainen, mutta tekoäly tekee siitä helpompaa ja edullisempaa keräämällä tietoja useista lähteistä, korjaamalla epäjohdonmukaisuuksia, poistamalla kaksoiskappaleita, erottamalla tärkeät tiedot merkityksettömistä jne.

Kun tekoäly integroituu tietoekosysteemiin, se voi auttaa automatisoimaan monimutkaisten resurssien, kuten lakiasiakirjojen, sopimusten, puhelinkeskustelujen jne., käsittelyä. Tekoäly voi myös auttaa luomaan tietokaavioita jäsentämättömän tiedon järjestämiseksi, mikä tehostaa sukupolven AI-ominaisuuksia. Lisäksi Gen AI antaa yrityksille mahdollisuuden kerätä ja luokitella tietoja yhteisten yhtäläisyuksien perusteella ja paljastaa puuttuvia riippuvuuksia.

Vaikka nämä kehittyvät tekoälyllä toimivat data-analytiikkatyökalut voi saada järkeä sotkuisista tai järjestäytymättömistä tiedoista ja saada niistä näkemyksiä, yritysten on myös modernisoitava tekniikkansa tukeakseen näitä monimutkaisia ​​tietojoukkoja. Tekniikkapinon elvyttäminen alkaa auditoinnilla – erityisesti arvioimalla, mitkä järjestelmät toimivat sellaisella tasolla, että modernit innovaatiot voivat sopia ja mitkä eivät ole tasokkaita. Yritysten on myös päätettävä, mitkä olemassa olevat järjestelmät voidaan integroida uusiin työkaluihin.

Apua tekoälyvalmiiksi tulemiseen

Tietoekosysteemin saattaminen tekoälyvalmiiksi on pitkällinen, työläs ja monivaiheinen prosessi, joka vaatii korkeaa asiantuntemusta. Harvalla yrityksellä on tällaisia ​​tietoja tai taitoja talon sisällä. Jos brändi päättää hyödyntää kumppanin asiantuntemusta valmistellakseen tietoekosysteemiään tekoälyintegraatiota varten, on tiettyjä ominaisuuksia, jotka heidän tulee priorisoida haussaan.

Ensinnäkin ihanteellisella kumppanilla on oltava tekninen asiantuntemus useista toisiinsa liittyvistä tieteenaloista (ei vain tekoälystä), kuten pilvi, tietoturva, data, CX jne. Toinen loistavasta kumppanista kertova merkki on, jos se tunnustaa ketteryyden tärkeyden. Teknologisen muutoksen kiihtyessä tulevaisuuden ennustaminen on entistä haastavampaa. Tätä varten ihanteellisen kumppanin ei pitäisi yrittää arvata jotakin tulevaa tilaa; pikemminkin se auttaa yrityksen dataekosysteemiä ja inhimillistä pääomaa tulemaan tarpeeksi ketteriksi mukautumaan markkinoiden trendeihin ja asiakkaiden tarpeisiin.

Lisäksi, kuten edellä on todettu, tekoälytekniikat koskevat kaikkia, ei vain datatieteen tiimiä. Tekoälyn mahdollistaminen on organisaationlaajuinen pyrkimys. Jokaisen työntekijän tulee olla tekoälylukutaitoinen tasosta riippumatta. Kumppanin tulisi auttaa kuromaan umpeen tämä kuilu yhdistämällä yritysten ja ihmisten asiantuntemus auttaakseen yrityksiä kehittämään tarvittavia kykyjä talon sisällä.