Onnistunut tekoälysovellus edellyttää kolmea komponenttia – Useimmat yritykset omistavat vain kaksi

Tässä vaiheessa tekoäly ei ole enää uusi teknologia. Sen todistettu tehokkuus data-analyysissä, mallintamisessa ja tietojen yhdistämisessä voi tehdä tiimistä tehokkaamman. Mutta tekoälyn kiistattoman arvon huolimatta uudet tutkimukset osoittavat, että vain 13 %:lla yrityksistä on otettu tekoäly laajasti käyttöön. Useimmat yritykset pelaavat turvallisesti, käyttäen tekoälyä vain matalan riskin tehtävissä. Mikä estää brändejä ryömästä sisään ja keräämästä hyötyjä? Ero tekoälyn tavoitteiden ja saavutusten välillä johtuu rakenteellisesta puutteesta.

Puuttuva lenkki.

Onnistunut, laaja tekoälyn soveltaminen vaatii kolme komponenttia: infrastruktuuri, sovellus ja data. Infrastruktuurikerros koostuu tekoälymallista, jonka kehys muotoilee suoranaisesti käytön ja mahdolliset tulostukset.

Sovelluskerros on se, missä ohjelmistaratkaisut sijaitsevat. Tässä luodaan suurin osa tekoälyn arvosta; tässä käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa (ehkä epäsuorasti) tekoälyn kanssa ja tarkastelevat sen tuloksia; tämä on tekoälyperäisen päätöksenteon solmukohda.

Näiden kerrosten välissä on datakerros, ja tämä on se komponentti, jolla useimmat yritykset kamppailevat – tietoisesti tai tietämättään. Tämä kerros sisältää kaiken datan; datan, joka sopii perustuvan tekoälymallin ja ohjaa sovelluksia, joita rakennetaan. Datakerroksen laatu vaikuttaa suoraan sovelluskerroksen tuloksiin. Laadukas, runsas data voi tukea vahvoja käyttötarkoituksia, kun taas kyseenalainen tai riittämätön data ei voi.

Kunnes organisaatiot pystyvät rakentamaan – tai solmimaan kumppanuuksia yritysten kanssa, jotka rakentavat – kaikki kolme tekoälysoveltamisen kerrosta, he eivät voi saada maksimaalista hyötyä.

Epätasapainon seuraukset.

Tekoälyn tulosteet ovat aina riippuvaisia syötetystä datasta. Jos organisaatio haluaa, että sen tekoäly pystyy ennustamaan syntetisiä molekyylirakenteita, heidän on annettava sille paljon fysiikan dataa. Jos jälleenmyyjä haluaa käyttää tekoälyä ennustamaan asiakkaiden käyttäytymistä ja parantamaan digitaalista kokemusta, heidän on annettava sille käyttäytymisdataa.

Jos yritykset (tai heidän kumppaninsa) eivät voi riittävästi tukea tekoälytyökalujaan riittävällä datalla, seuraukset ovat laajat. Parhaassa tapauksessa tekoälyratkaisu on teknisesti toimiva, vaikka ei toivottavassa määrin. Tulokset voivat olla heikkoja, vaatimattomia tai kokonaan vailla näkemyksiä. Tämän “parhaan” tuloksen ulkopuolella on todennäköisempi tulos: tekoälyhallusinaatiot, virheelliset tulokset ja negatiivinen ROI. Tekoälysijoitus on haaskattu, ja organisaatioiden on ehkä käytettävä enemmän vahinkojen korjaamiseksi.

Zoomatessamme pois välittömistä seurauksista, voimme nähdä laajemmat seuraukset datan puutteesta tekoälyratkaisussa. Yleisesti ottaen yritykset ottavat tekoälyn käyttöön, jotta ne voivat tehdä enemmän: saada enemmän näkemyksiä, palvella enemmän asiakkaita, toimia tehokkaammin. Jos organisaatiot käyttävät aikaa ja resursseja tekoälytyökaluun, joka epäonnistuu, he ovat tehneet omasta kasvustaan tilille. He eivät pysty sopeutumaan markkinoihin ja jäävät kilpailijoitaan jälkeen. Tämä asettaa heidät huonoon asemaan ja jättää heidät kamppailemaan menetettyjen asiakkaiden, resurssien ja mahdollisesti myös asiakkaiden kanssa.

Mutta toivoa on; on paljon asioita, joita organisaatiot voivat tehdä olla valmistautuneita, korjata (tai ehkäistä) tekoälyn epätasapainoa ja edetä.

Täyttäminen oikealla datalla.

Vaikka yksinkertaistamalla, johtajat voivat tehdä parhaan, mitä he voivat, välttääkseen tekoälyn epätasapainon, suorittamalla heidän velvollisuutensa ennen kuin he jatkavat minkään tekoälypohjaisen ratkaisun kanssa. Ennen uuden työkalun käyttöönottoa on syytä ottaa aikaa oppia, mistä data tulee ja miten se luodaan.

Jos ratkaisun toimittaja tai pääinsinööri ei voi antaa suoraa vastausta datan lähteestä, laadusta tai määrästä, se pitäisi herättää hälytyskelloja. Hae toinen tai kolmas mielipide kanavan kumppaneilta ja integraattoreilta. Kerää tietoa käyttäjien keskusteliverkoista, kuten Redditistä ja Discordista; katso, missä muut soveltajat kohtasivat ongelmia tai esteitä. Tietäminen, mitkä varoitusmerkit etsiä ennen minkäänlaisia päätöksiä, voi auttaa johtajia välttämään maailman verran päänvaivaa ja odotuksia.

Tietysti tämä etenkin ei aina ole mahdollista, eikä se auta organisaatioita, jotka ovat jo keskellä tekoälydatan puutetta. Jos nykyisen ratkaisun hylkääminen ei ole vaihtoehto, seuraavaksi paras asia on löytää keino injektoida enemmän dataa, jotta työkalulla on enemmän asiayhteyksiä, malleja ja näkemyksiä, joista se voi piirtää.

Synthetic data on yksi vaihtoehto, mutta se ei ole kaikki parantava. Se voi olla hankalaa määritellä tarkkaa syntetisen datan alkuperää, joten se ei aina ole eteenpäin johtava polku. Sanotaan, että on aika ja paikka syntetiselle datalle. Esimerkiksi se on erittäin hyvä kouluttamaan tekoälyturvamalleja, erityisesti vastakkaisessa tavassa. Kuten aina, suorittamalla etukäteen tutkimusta ennen kuin ryntää sisään, johtajat voivat tehdä parhaat päätökset liiketoiminnalleen.

Joillekin aloille, kuten vähittäiskaupalle tai nopealle ruoalle (QSR), ihmisen data on suositeltavaa. Nämä yritykset käyttävät tekoälyä parantamaan asiakaskokemusta, joten heidän työkalujensa on opittava ihmisen käyttäytymisdatan perusteella. Esimerkiksi jos haluat ennustaa, kuinka pitkälle käyttäjät tulevat vierittämään sivua, haluat, että tekoäly perustaa ennustuksensa samanlaisiin olosuhteisiin perustuvaan ihmisen käyttäytymiseen.

Joissakin tapauksissa saada lisää ihmistä peräisin olevaa dataa ei ole niin paljon uuden datan hankkimista kuin olemassa olevan datan aktivoimista. Sivu- ja sovellusvierailijat ovat jo siellä – se on vain kyse siitä, miten heidän käyttäytymisdataansa voidaan kaapata, jäsentää ja analysoida, jotta tekoälytyökalut voivat käyttää sitä.

Lopulta riittämätön data on parempi kuin huono data; mitä tahansa organisaatiot voivat tehdä puhdistamaan ratkaisujaan, se auttaa johtamaan parempiin tuloksiin.

Mistä aloittaa.

Tekoälydatan puute voi olla suuri haaste yrityksille kaikissa koissa, ja se voi olla pelottavaa ajatella, mitkä seuraavat vaiheet voisivat olla. Mutta jo se, että ongelmaa tunnustetaan, on saavutus itsessään. Siitä lähtien se on kyse siitä, miten etsiä hallittavissa olevia, askelmaisia askelia, joita voidaan ottaa yksi kerrallaan.

AI holds tremendous promise – but only for those willing to invest in each of its key components: infrastructure, application, and data. Without these layers, even the most elegant AI solution will fall flat. The organizations that close the data gap now won’t just avoid falling behind; they’ll be setting the pace.