Miksi data on AI-strategian unsung sankari

AI-kultaryntäys – Kohti yrityskohtaista strategiaa ja mittakaavaa

Mooren laki on voimassa AI:ssa. AI on suurella kysynnällä, ja jokainen yritys omaksuu AI:ta. Innovointi auttaa polttoainetta tähän kysyntään uusilla AI-malleilla, AI-välittäjillä ja uusilla teknologioilla. Tämä luo perusmuutoksen yrityksille – vaihe, jossa kojetai ja kokeet ovat päättymässä, ja strateginen innovaatio ja budjetit ovat keskiössä. AI on aihe useimmissa johtoryhmissä, mikä johtaa strategiseen innovaatioon ja budjetteihin.

Data: Ensimmäinen domino AI-strategiassa

Tärkeä huomio AI-strategiassa on Data. Data on kriittinen AI-mallien kontekstualisointiin, älykkyyteen ja yrityskohtaiseen sovittamiseen. AI-mallit ennustavat tuloksia sekä mallin säätöjen että syötteen perusteella. Molemmat riippuvat datan laadusta, monipuolisuudesta, ajankohtaisuudesta ja rakenteesta.

IDC:n ennuste mukaan AI odotetaan lisäävän maailmanlaajuista taloutta lähes 20 biljoonalla dollarilla vuoteen 2030 mennessä, ei vain malleilla, vaan myös massiivisilla investoinneilla perustana olevaan dataan ja infrastruktuuriin, jotka ajavat niitä.

Kapeat datansaumiot johtavat harhaanjohtaviin malleihin, vanhentunut data johtaa merkityksettömiin tuloksiin, ja huono data johtaa huonoihin AI-tuloksiin. Siksi Data on ensimmäinen domino yrityksen datastrategiassa. Vaikka parhaat ihmiset ja viimeisimmät teknologiat ovat käytössä, jos data-domino menee pieleen, koko AI-strategia sortuu nopeasti.

Gartnerin raportti vuoden 2024 tärkeimmistä data- ja analytiikka-trendeistä korostaa, että organisaatiot, jotka laajentavat AI:ta, riippuvat datasta, ja johtajat, jotka onnistuvat, ovat ne, jotka luovat luottamuksensa dataansa ja johtavat siitä strategisesti.

Tärkeät strategiset data-päätökset AI-strategiaasi varten

Tässä on 5 tärkeää huomioita, jotka sinun ja yrityksesi on tehtävä valmistellessasi dataa AI-strategiaasi varten:

1. Uudelleenkytä data-maastosi – Monet yritykset eivät uudelleenkytä datahallintaa, dataohjausta ja data-varastointia ja -analytiikkaa AI:varten. Paljon dataa, jota käytetään kriittisiin raportteihin ja analytiikkaan, voidaan myös käyttää kriittisesti AI:ta varten. On tärkeää aloittaa datavarastoista, jotka ovat jo yrityksessä. Tässä on tärkeää myös oikeat data-laatu-toimenpiteet.

Tärkeä kysymys – Mitä dataa meillä on yrityksessämme, ja missä kunnossa se on?

2. Metatieto ja datajäljitettävyys – Datassa olevat metatiedot, eli data datasta, voivat olla yhtä tärkeitä, ellei jopa tärkeämpiä, kuin itse data AI:varten. 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 AI-mallille vastataksesi. Datajäljitettävyys auttaa myös ymmärtämään datan virtausta, mikä auttaa AI-malleja tunnistamaan luotettavat data-lähteet.

ISASA-blogin mukaan AI-hallinto on kriittinen ja vaatii oikeat metatiedot ja datajäljitettävyyden skaalautumiseen.

Tärkeä kysymys – Onko datamme oikein merkitty liiketoimintaa ja teknisiä metatietoja? Keräämmekö datajäljitettävyyttä ymmärtääksemme, miten data virtaa loppuun asti?

3. Dataohjaus ja -säätely – Varmista, että datasi on hyvin hallittu ja ohjattu, ja että kaikki säätely- ja tietosuojamääräykset on sovellettu dataan. AI-strategia tulisi periä ja laajentaa näitä ohjaus- ja säätelyjä aloittamisen sijaan alusta. Esimerkiksi, jos asiakas haluaa, että hänen dataansa anonyymisoidaan GDPR-määräysten mukaisesti, AI-malli tulisi kouluttaa ja toimia anonyymisoidulla datasetillä.

Tärkeä kysymys – Onko meillä dataohjaus- ja -säätelyohjelma? Jos ei, mitkä ovat tärkeimmät asiat, joita minun on oltava AI-strategiaani varten?

4. Käsittele master dataa AI- pelinjohtajana – Kriittinen master data, joka sisältää tietoa yrityksen avainkohteista, tulisi käyttää AI-strategian perustana. Esimerkiksi, jos asiakkaan 360-asteen näkymä on olemassa, AI-strategia asiakkaan alueella, kuten asiakkaan loikkauksen ennustaminen, tulisi hyödyntää tätä master dataa välttääkseen datan puutteita tai epätäydellisyyksiä. Tässä voidaan tietysti yhdistää tietoa myös muista data-lähteistä.

Tärkeä kysymys – Onko minulla kriittinen master data -alueet saatavilla ja yhdistetty loppuun asti data-maastooni?

5. Data ja sen arvo – Dataa ei tulisi käsitellä vain kustannuskeskuksena, vaan sen arvo tulisi mitata sekä AI:n että liiketoiminnan kannalta. Tämä edellyttää, että data on esillä hallituksessa ja CXO-aiheissa AI:n lisäksi.

Tärkeä kysymys – Ymmärtävätkö hallitukseni ja CXO-ni datan arvon organisaatiolle? Jos ei, miten voimme varmistaa, että tämä ymmärretään, erityisesti AI-strategian kontekstissa?

Mallit tulevat ja menevät, mutta data kestää.

Kun AI-strategiasi kehittyy, uusia malleja ja AI-innovaatioita tulee markkinoille. Innovoinnin nopeus on hämmästyttävää. Mutta ajan myötä AI-mallit tulevat yleistymään; yrityksesi todellinen erottautumisen tekijä ei ole se, mitä mallia käytät, vaan miten se kontekstualisoidaan, mihin dataa käytetään koulutukseen, hienosäätöön ja toimintaan.

Jos luot AI-strategiaa, älä aloita mallista. Aloita kysymyksellä: Onko meillä dataa, joka tukee sitä?