Miksi data on tekoälystrategian laulamaton sankari

Tekoälykuume – Kohti yrityskohtaista mittakaavaa ja strategiaa

Mooren laki on täysin voimassa tekoälyssä. Tekoäly on suurella kysynnällä, ja jokainen yritys omaksuu tekoälyä. Innovointi auttaa myös tätä kysyntää uusien tekoälymallien, tekoälyagenttien ja uusien teknologioiden myötä. Tämä luo perustavanlaatuisen muutoksen yrityksille – tekoälyn koekäytöistä ja kokeellisista näyttelyistä siirrytään yrityskohtaiseen strategiaan ja mittakaavaan. Yritykset ymmärtävät, että tekoälyä on sisällyttävä yrityksen strategiaan, jotta voidaan luoda todellista liiketoiminnan erottuvuutta. Tekoäly on aiheena useimmissa johtoryhmissä, mikä johtaa strategiseen innovointiin ja budjetteihin.

Data: Ensimmäinen domino tekoälystrategiassa

Yksi tärkeä huomioon otettava asia tekoälystrategiassa on Data. Data on kriittinen tekoälymallien kontekstualisointiin, älykkyyteen ja toimialaan sekä yrityskohtaiseen sovittamiseen. Tekoälymallit ennustavat tuloksia mallin säätöjen ja syötteiden perusteella. Molemmat riippuvat datan laadusta, monipuolisuudesta, ajankohtaisuudesta ja rakenteesta.

Tuoreen IDC-ennusteen mukaan tekoäly odotetaan kasvattavan maailman taloutta lähes 20 biljoonalla dollarilla vuoteen 2030 mennessä, ja tämä johtuu ei vain malleista, vaan myös massiivisista investoinneista taustalla olevaan dataan ja infrastruktuuriin.

Koulutusdata, joka on kapea, johtaa harhaanjohtaviin malleihin, vanhentunut data johtaa merkityksettömiin tuloksiin, ja huono data johtaa huonoihin tekoälytuloksiin. Siksi Data on ensimmäinen domino yrityksen datastrategiassa. Vaikka parhaat ihmiset ja viimeisimmät teknologiat ovat käytössä, jos data-domino kaatuu, koko tekoälystrategia sortuu nopeasti.

Kuten Gartnerin 2024 raportti tärkeimmistä data- ja analytiikka-trendeistä toteaa, organisaatiot, jotka laajentavat tekoälyä, riippuvat datasta, ja johtajat, jotka onnistuvat, ovat ne, jotka luovat luottamuksen dataansa ja johtavat siitä strategisesti.

Tärkeät strategiset data-päätökset tekoälystrategiaasi varten

Tässä on 5 tärkeää huomioon otettavaa asiaa, jotka sinun ja yrityksesi on tehtävä valmistellessasi dataa tekoälystrategiaasi varten:

1. Uudelleenkytä datamaastosi – Useat yritykset eivät uudelleenkytä datahallintaa, dataohjausta ja data-varastointia ja analytiikkaa tekoälyyn. Paljon dataa, jota käytetään kriittisiin raportteihin ja analytiikkaan, voidaan myös käyttää tekoälyyn. On siis tärkeää aloittaa datavarantojen kanssa, jotka ovat jo yrityksessä. Tässä on tietysti tarve olla oikeat data-laatusäännöt.

Tärkeä kysymys kysyä – Mitä dataa meillä on yrityksessä, ja mitä kuntoa se on?

2. Metatieto ja datajäljitettävyys – Paikalla olevaan dataan metatieto, eli data datasta, voi olla yhtä tärkeää, ellei jopa tärkeämpää, kuin itse data. Esimerkiksi liiketoimintatermit, jotka on liitetty dataan, voivat auttaa tunnistamaan relevantin kontekstin RAG-mallille. Kun käyttäjä kysyy vakuutusyhtiön korvausstatuksen, kaikki data-attribuutit, jotka on liitetty korvausstatuksiin, voidaan käyttää kontekstina tekoälymallille vastata.

Tuoreen ISASA-blogin mukaan, tekoälyohjaus on kriittinen ja vaatii oikeat metatiedot ja datajäljitettävyyden laajentamiseksi.

Tärkeä kysymys kysyä – Onko datamme oikein merkitty liiketoimintatermein ja teknisillä metatiedoilla? Keräämmekö datajäljitettävyyttä ymmärtääksemme, kuinka data virtaa loppuun asti?

3. Dataohjaus ja vaatimukset – Varmistakaa, että datanne on hyvin hallittu ja ohjattu, ja että kaikki vaatimukset ja tietosuojasäännökset on sovellettu dataan. Tekoälystrategian on perustuttava ja laajennettava näihin ohjauksiin ja sääntöihin, sen sijaan että aloittaisi alusta. Esimerkiksi, jos asiakas haluaa, että hänen dataansa käsitellään anonymisoituna GDPR-sääntöjen mukaisesti, tekoälymallin on käytettävä sekä koulutuksessa että toiminnassa anonymisoitua tietojoukkoa.

Tärkeä kysymys kysyä – Onko meillä dataohjaus- ja vaatimusohjelma paikalla? Jos ei, mitkä ovat tärkeimmät asiat, jotka minun on oltava paikalla tekoälystrategiani varten?

4. Käsittele master dataa tekoälysi pelinjohtajana – Kriittinen master data, joka sisältää tietoja yrityksesi avainkohteista, tulisi käyttää tekoälystrategian perustana. Esimerkiksi, jos asiakkaan 360 asteen näkymä on olemassa, tekoälystrategia asiakasalueella, kuten asiakkaan lojaalisuuden ennustaminen, tulisi hyödyntää tätä master dataa välttääkseen datan puutteita tai epätäydellisyyksiä. Tässä voidaan tietysti yhdistää tietoa myös muista tietolähteistä.

Tärkeä kysymys kysyä – Onko minulla kriittiset master data -alueeni saatavilla täydellisenä ja yhdistettynä loppuihin datamaastooni?

5. Data ja sen arvo – Dataa ei tulisi käsitellä vain kustannuskeskuksena, vaan sen on mitattava arvoa sekä tekoälylle että liiketoiminnalle. Tämä vaatii, että data on esillä johtoryhmien ja CXO-aiheiden ohella tekoälyä koskevissa aiheissa.

Tärkeä kysymys kysyä – Ymmärtävätkö johtoryhmämme ja CXOmme datan arvon organisaatiollemme? Jos ei, miten voimme varmistaa, että tämä ymmärretään, erityisesti tekoälystrategian kontekstissa yrityksessämme?

Mallit tulevat ja menevät, mutta data kestää.

Kun tekoälystrategiasi kehittyy, uusia malleja ja tekoälyinnovaatioita tulee esiin. Innovoinnin nopeus tässä tilassa on hämmästyttävää. Mutta ajan myötä tekoälymallit tulevat yleistymään; todellinen erottuva tekijä yrityksessäsi ei ole se, mitä mallia käytät, vaan miten se saa kontekstinsa siitä, mihin dataa se koulutetaan, hienosäädetään ja toimii.

Jos luot tekoälystrategiaa, älä aloita mallista. Aloita kysymyksellä: Onko meillä data tukeaksemme sitä?