Onko datasi ekosysteemi valmis tekoälylle? Miten yritykset voivat varmistaa, että järjestelmänsä ovat valmiit tekoälyuudistukselle

Tulevaisuuden valuutan kerääminen on yrityksille tuttu prosessi. Aiempina aikoina teknologiat ja työkalut rajoittivat kuitenkin yrityksiä yksinkertaisiin, rakenteisiin tietoihin, kuten transaktiotietoihin ja asiakas- ja asiakaspalvelukeskusteluihin. Siitä lähtien brändit käyttivät mielipidetutkimuksia selvittääkseen, miten asiakkaat kokivat tuotteen tai palvelun.

Uudet tekoälytyökalut ja -ominaisuudet tarjoavat yrityksille mahdollisuuden mennä rakenteisten tietojen rakenteisten tietojen ulkopuolelle ja hyödyntää monimutkaisia ja rakenteettomia tietoja, jolloin asiakkaille voidaan tarjota entistä suurempaa arvoa. Esimerkiksi suuret kielen mallit (LLM) voivat analysoida ihmisten vuorovaikutusta ja poimia tärkeitä oivalluksia, jotka rikastavat asiakaskokemusta (CX).

Kuitenkin ennen kuin organisaatiot voivat hyödyntää tekoälyn voimaa, on useita askelia, jotka on otettava tekoälyintegroinnin valmisteluun, ja yksi tärkeimmistä (ja helposti huomioimattomista) on datasi ekosysteemin modernisointi. Alla on joitain parhaita käytäntöjä ja strategioita, joita yritykset voivat hyödyntää datasi ekosysteeminsä tekoälyvalmiiksi tekemiseen.

Datasi ekosysteemin hallinta

Yritysten on kerättävä ja järjestettävä tietonsa keskitettyyn tietovarastoon tai datasi ekosysteemiin, jotta ne voivat olla tekoälyvalmiit. Yrityksen datasi ekosysteemi on infrastruktuuri, joka tallentaa ja hallinnoi kaikkia tietoja, ja sen tärkein tavoite on tehdä tieto helposti saatavilla oikeille ihmisille, kun he tarvitsevat sitä päätöksentekoon tai yleiskatsauksen saamiseen datavarastoistaan. Valitettavasti useimmat yritykset eivät ymmärrä olemassa olevaa datasi ekosysteemiään, joko vanhojen rajoitusten, eristyneiden tietojen, heikon pääsytason tai joidenkin näiden yhdistelmän vuoksi.

Yritysten on työskenneltävä kumppanin kanssa, joka voi tarjota tekoälyratkaisuja, kuten yhdistettyä generatiivista tekoälyorkestraatiota. Tällainen alusta voi mahdollistaa yritysten nopeuttamisen kokeiluja ja innovaatioita LLM: n, tekoälysovellusten, mukautettujen lisäosien ja – tärkeimpänä – tietovarastojen ympärillä. Tämä alusta voi myös toimia turvallisena, skaalautuvana ja mukautuvana tekoälytyöpöytänä, joka auttaa yrityksiä saamaan syvemmän ymmärryksen datasi ekosysteemistään, parantaa tekoälypohjaisia liiketoimintaratkaisuja.

Datasi ekosysteemin syvemmän ymmärryksen omaksuminen ei ainoastaan paranna tekoälyratkaisujen tehokkuutta, vaan myös auttaa organisaatioita käyttämään tekoälytyökaluja vastuullisemmin ja turvallisemmin. Tekoälyprosessien ansiosta tieto muuttuu yhä tarkemmaksi, korostaen teknisen mukautumisen tarpeen turvallisuusvaatimuksiin ja vastuullisen tekoälyn parhaiden käytäntöjen noudattamiseen.

Datasi hallinnan ja turvallisuuden parantaminen

Yritysten on uudistettava datasi hallintokehykset merkittävästi, jotta ne voivat olla tekoälyvalmiit. Datasi hallintokehykset ovat suhteellisen uusi keksintö, joka on keskittynyt perinteisempiin tietovarastoihin. Nykyään yritysten on kuitenkin käytettävä sekä rakenteisia tietoja että rakenteettomia tietoja, kuten henkilökohtaisia tunnistetietoja, sähköposteja, asiakaspalautetta jne., joita nykyiset datasi hallintokehykset eivät pysty käsittelemään.

Generatiivinen tekoäly (Gen AI) muuttaa datasi hallinnan paradigman sääntöperusteisesta kaiteisiin. Yritysten on määritettävä rajoja eikä luotava kovia sääntöjä, koska yksi onnistuminen tai epäonnistuminen ei paljasta mitään erityisen oivaltavaa. Määrittelemällä rajoja, laskemalla todennäköisyysmenestysprosentin tietyn datan joukossa ja mitä tahansa, onko tulostus pysynyt näiden rajojen sisällä, organisaatiot voivat määrittää, onko tekoälyratkaisu teknisesti mukautuva vai tarvitseeko se hienosäätöä.

Organisaatioiden on otettava käyttöön ja omaksuttava uusia datasi hallintatyökaluja, lähestymistapoja ja menetelmiä. Johtavat brändit käyttävät koneoppimismenetelmiä automatisoidakseen datasi hallinnan ja laadunvarmistuksen. Erityisesti asettamalla käytäntöjä ja kynnyksiä etukäteen nämä yritykset voivat helpommin automatisoida datanormien noudattamisen. Muita parhaita datasi hallintakäytäntöjä ovat tiukkojen tietojen käsittely- ja tallennusprotokollien käyttöönotto, tietojen anonymisointi missä tahansa ja laittomien tietojen keräämisen rajoittaminen.

Koska tekoälyvoimaisen tietojen keräämisen sääntely-ympäristö kehittyy jatkuvasti, noudattamattomuus voi aiheuttaa vakavia sakkoja ja imagovahinkoa. Uusien sääntöjen navigointi edellyttää kattavaa datasi hallintakehystä, joka huomioi aluekohtaiset tietosuojalait, kuten EU:n tekoälylain.

Samaan aikaan yritysten on parannettava datan lukutaitoa koko organisaatiossa. Yritysten on tehtävä muutoksia jokaisella tasolla, ei ainoastaan teknisillä ihmisillä, kuten insinööreillä tai data-analyytikoilla. Aloita datan kypsymisen arvioinnilla, jossa arvioidaan tietoturvaosaamista eri rooleissa. Tällainen arviointi voi paljastaa, onko esimerkiksi joukkueet puhumassa samaa liiketoimintakieltä. Kun perusta on asetettu, yritykset voivat toteuttaa suunnitelmat datan lukutaidon ja tietoturvallisuuden parantamiseksi.

Dataprosessien parantaminen

Jos se ei jo ollut ilmeistä, rakenteettomat tiedot ovat mäki, jolla brändit joko epäonnistuvat tai menestyvät. Kuten mainittiin aiemmin, rakenteettomat tiedot voivat sisältää henkilökohtaisia tunnistetietoja, sähköposteja, asiakaspalautetta ja muita tietoja, joita ei voida tallentaa säännölliseen tekstiin, PDF: hen, Microsoft Excel -taulukkoon jne. Rakenteettomien tietojen hankalat ominaisuudet tekevät niiden analysoinnin tai hakemisen vaikeammaksi. Useimmat data-tekniikkatyökalut ja -alustat eivät voi sisältää ja toimia raskaasti rakenteettomien tietojen kanssa – erityisesti päivittäisten asiakasvuorovaikutusten yhteydessä.

Rakenteettomien tietojen haasteiden voittamiseksi organisaatioiden on pyydystettävä tämä asiakirjoitamaton tietämys, poimittava se ja kartoitettava se yrityksen tietopohjalle, jotta voidaan luoda täydellinen kuva datasi ekosysteemistä. Menneisyydessä tämä tietämyksen hallintaprosessi oli työläs, mutta tekoäly tekee siitä helpompaa ja edullisempaa keräämällä tietoja useista lähteistä, korjaamalla epäjohdonmukaisuuksia, poistamalla duplikaatit, erottamalla tärkeät tiedot tärkeämättömistä jne.

Kun tekoäly integroituu datasi ekosysteemiin, se voi auttaa automatisoimaan monimutkaisten varojen käsittelyä, kuten oikeudellisia asiakirjoja, sopimuksia, asiakaspalvelun vuorovaikutuksia jne. Tekoäly voi myös auttaa rakentamaan tietoverkkoja järjestämään rakenteettomia tietoja, tehdäkseen generatiivisen tekoälyn ominaisuudet tehokkaammaksi. Lisäksi generatiivinen tekoäly mahdollistaa yritysten keräämisen ja luokittelun tietoja jaettujen ominaisuuksien perusteella, paljastaen puuttuvat riippuvuudet.

Vaikka nämä uudet tekoälyvoimat data-analytiikkatyökalut voivat tehdä järkeä sekasortoisista tai järjestämättömistä tiedoista ja piirtää niistä oivalluksia, yritysten on myös modernisoitava teknologiaansa tukemaan näitä monimutkaisia tietoja. Teknologian uudelleenkäynnistäminen alkaa arvioinnista – erityisesti arvioinnista, mitkä järjestelmät toimivat tasolla, joka voi toimia modernien innovaatioiden kanssa, ja mitkä eivät ole tasolla. Yritysten on myös määritettävä, mitkä olemassa olevat järjestelmät voivat integroida uusien työkalujen kanssa.

Apua tekoälyvalmiiksi tulemiseen

Datasi ekosysteemin tekoälyvalmiiksi tekeminen on monivaiheinen prosessi, joka vaatii korkean tason asiantuntemusta. Harvat yritykset omistavat tällaista asiantuntemusta tai taitoja sisäisesti. Jos brändi päättää hyödyntää kumppanin asiantuntemusta valmistellessaan datasi ekosysteemiään tekoälyintegrointiin, on tiettyjä ominaisuuksia, joita heidän on painotettava etsiessään.

Ensisijaisesti ihanteellisen kumppanin on oltava tekninen asiantuntemus useissa toisiinsa liittyvissä tieteenaloissa (ei ainoastaan tekoälyssä), kuten pilvi, turvallisuus, data, asiakaskokemus jne. Toinen merkittävä merkki erinomaisesta kumppanista on, jos se tunnustaa joustavuuden merkityksen. Koska teknologinen muutos kiihtyy, on haasteellista ennustaa tulevaisuutta. Tästä syystä ihanteellisen kumppanin ei pitäisi yrittää arvata jotain tulevaa tilaa; sen sijaan se auttaa yrityksen datasi ekosysteemiä ja inhimillistä pääomaa kehittymään joustaviksi sopeutumaan markkinatrendejä ja asiakkaiden tarpeita mukaisesti.

Lisäksi, kuten aiemmin mainittiin, tekoälyteknologiat soveltuvat kaikkiin, ei ainoastaan data-tieteelliseen tiimiin. Tekoälymahdollistaminen on organisaatiokohtainen ponnistus. Jokaisen työntekijän on oltava tekoälylukutaitoinen, riippumatta heidän tasostaan. Kumppanin on autettava siltaa tämän aukon, yhdistämällä liiketoimintaa ja ihmisten asiantuntemusta auttamaan yrityksiä kehittämään tarvittavat kyvyt sisäisesti.

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.