Sotkuiset tiedot estävät yritysten AI-ominaisuuden omaksumisen – Miten yritykset voivat selkiyttää tilannettaan

Terveydenhuollon startup-yritykset sanovat, että epäselvät säännökset jarruttavat AI-innovaatiota alalla. Tietysti tällaiset varotoimet ovat välttämättömiä terveydenhuoltoalalla, jossa on kyse elämästä ja kuolemasta. Mutta mitä vähemmän järkeä on siinä, että hitautta AI:n omaksumisessa yritysten SaaS-alalla – alalla, jota ei hidasta sääntely kuin muita aloja.

Mikä siis estää yrityksiä omaksumasta AI:ta prosessien sujuvoittamiseksi ja optimoimiseksi? Pääsyy on massiiviset sotkuiset tiedot, jotka kertyvät, kun yritykset kasvavat ja ottavat käyttöön uusia työkaluja ja tuotteita. Tässä artikkelissa tutkin, miten sotkuiset tiedot estävät AI-innovaatiota yrityksissä, ja etsin ratkaisuja.

Tervetuloa tietojen viidakkoon

Aloita tarkastelemalla yleistä tietohHaastetta, jota monet modernit yritykset kohtaavat. Aluksi, kun yritykset tarjoavat rajoitetun tuotevalikoiman, heillä on yleensä puhdas tuototieto, joka on tallennettu yhteen järjestelmään. Kun he kuitenkin laajentavat tuotevalikoimaansa ja ottavat käyttöön useita tuotemalleja, asiat nopeasti muuttuvat sotkuiseksi.

Esimerkiksi yritys voi aluksi käyttää kertamaksumallia, mutta myöhemmin ottaa käyttöön muita vaihtoehtoja, kuten tilaus- tai kulutusperusteisen hinnoittelun. Kasvun aikana he todennäköisesti monipuolistavat myyntikanaviaan. Yritys, joka aluksi myy 100% tuotteita itsepalvelumyynnin kautta, saattaa myöhemmin tarvita myyntitiimien apua myymään, myydä ristiin ja saada suurempia asiakkaita.

Nopean kasvuvaiheen aikana monet yritykset vain pinoutuvat uusia myyntijärjestelmiä olemassaoleviin. He hankkivat eri SaaS-työkalun hallitsemaan jokaista eri liiketoimintaa, hinnoittelumallia, ostoprosessia jne. On tavallista, että yrityksen markkinointiosastolla on 20 eri SaaS-työkalua ja 20 eri tietoeristystä.

Yritykset yleensä aloittavat puhdasta, integroidusta tiedosta, mutta kasvu aiheuttaa nopeasti tietojen sekaisin menon, usein jo ennen kuin yritykset tunnistavat sen ongelmana. Tiedot eriytyvät laskutuksesta, toimituksesta, asiakastiedosta ja muista järjestelmistä, mikä tarkoittaa, että yritykset menettävät yleiskatsauksen sisäisiin prosesseihin. Ja valitettavasti tietojen manuaalinen yhdistäminen on usein niin työlästä ja aikaa vievää, että näkymät voivat olla vanhentuneita, kun ne ovat valmiit käytettäväksi.

AI ei voi korjata sotkuista tietoa

Useat asiakkaamme ovat kysyneet meiltä: “Jos AI on niin hyvä, voiko se ratkaista tämän sotkuisen tietohongelman?” Valitettavasti AI-mallit eivät ole ratkaisu tähän tietongelmaan.

Nykyiset AI-mallit vaativat puhdas datasetin toimimaan oikein. Yritykset, jotka luottavat moniin myyntiliikkeisiin, SaaS-alustoihin ja tuotemalleihin, keräävät väistämättä erilaisia ja hajanaisia tietoja. Kun yrityksen tuototiedot ovat hajallaan yhteensopimattomissa järjestelmissä, jotka eivät voi viestiä toistensa kanssa, AI ei voi ymmärtää niitä. Esimerkiksi se, mitä on merkitty “Tuote” yhdessä järjestelmässä, voi olla hyvin erilainen kuin “Tuote” toisessa järjestelmässä. Tämä hienovarainen semanttinen ero on vaikea AI:lle tunnistaa ja johtaisi väistämättä virheisiin.

Tiedot on puhdistettava, kontekstualisoida ja integroida ennen kuin AI tulee kuvaan. On olemassa vanha väärinkäsitys, jonka mukaan tietovarasto tarjoaa yhden kokoa vastaavan ratkaisun. Todellisuudessa, jopa tietovaraston kanssa, tiedot on edelleen manuaalisesti jalostettava, merkittävä ja kontekstualisoida, ennen kuin yritykset voivat käyttää niitä tuottamaan merkityksellisiä analyysejä. Näin ollen on yhtäläisyyksiä tietovarastoinnin ja AI:n välillä, sillä yritysten on päästävä sotkuisen tietohongelman juurille ennen kuin ne voivat hyödyntää kumpaakin työkalua.

Vaikka tiedot on kontekstualisoida, AI-järjestelmät arvioidaan edelleen “hallusinoivan” vähintään 3% ajasta. Mutta yritysten taloudellisissa asioiden – joissa jopa desimaalipilkun väärä sijainti voi aiheuttaa dominoefektin, joka häiritsee useita prosesseja – vaaditaan 100%:n tarkkuutta. Tämä tarkoittaa, että ihmisen väliintulo on edelleen välttämätöntä tietojen tarkkuuden ja johdonmukaisuuden validointiin. AI:n liittäminen ennenaikaisesti voi jopa luoda enemmän työtä ihmisanalyytikoille, jotka joutuvat käyttämään lisää aikaa ja resursseja korjaamaan nämä “hallusinaatiot”.

Tietojen catch-22

Kuitenkin, SaaS-ratkaisujen lisääntyminen ja tuloksena olevat sotkuiset tiedot ovat joitakin ratkaisuja.

Ensinnäkin, yritykset tulisi säännöllisesti arvioida teknologiaansa, jotta varmistetaan, että jokainen työkalu on ehdottoman välttämätön liiketoimintaprosesseilleen eikä vain lisää tietojen sekasortoa. Voit löytää, että on 10 tai jopa 20+ työkalua, joita tiimisi käyttää päivittäin. Jos ne todella tuottavat arvoa osastoille ja koko yritykselle, älä poista niitä. Mutta jos sotkuiset, eriytyneet tiedot häiritsevät prosesseja ja tiedonkeruumista, on arvioitava niiden hyötyjä verrattuna ohueen, yhdenmukaiseen ratkaisuun, jossa kaikki tiedot ovat tallennettuina samassa työkalussa ja kielellä.

Tässä vaiheessa yritykset kohtaavat dilemman ohjelmistovalinnassa: kokonaisvaltaiset työkalut voivat tarjota tietojen yhdenmukaisuutta, mutta mahdollisesti vähemmän tarkkuutta tietyillä alueilla. Kompromissi on, että yritykset etsivät ohjelmistoa, joka tarjoaa joustavan, sopeutuvan ja täysin integroidun yleisen tietomallin. Otetaan esimerkiksi Atlassianin Jira. Tämä projektihallintatyökalu toimii helposti ymmärrettävällä ja erittäin laajennettavalla tietomallilla, mikä tekee siitä helpon sopeuttaa erilaisiin projektihallintatyyppeihin, mukaan lukien Agile-ohjelmistokehitys, IT/Helpdesk, markkinointi, koulutus jne.

Tämän kompromissin navigointiin on tärkeää kartoittaa mitat, jotka ovat tärkeimmät liiketoiminnallesi, ja työskennellä siitä eteenpäin. Määrittele yrityksesi Pohjoisen tähti ja kohdista järjestelmiäsi sitä kohti, jotta varmistat, että rakennat tietoinfrastruktuurisi tuottamaan tarvitsemasi näkymät. Sen sijaan, että keskittyisit vain operatiivisiin työprosesseihin tai käyttäjien mukavuuteen, harkitse, vaikuttaako järjestelmä ehdottomiin mittareihin, kuten ne, jotka ovat olennaisia strategisen päätöksenteon kannalta.

Lopulta, ne yritykset, jotka panostavat aikaan ja resursseihin sotkuisen tietongelman selkiyttämiseksi, ovat ensimmäisiä, jotka lukitsevat AI:n todellisen potentiaalin.