Apakah Ekosistem Data Anda Siap AI? Bagaimana Perusahaan Dapat Memastikan Sistem Mereka Siap untuk Perubahan AI

Sebagai mata uang masa depan, mengumpulkan data adalah proses yang familiar bagi perusahaan. Namun, era teknologi dan toolset sebelumnya membatasi bisnis untuk data terstruktur sederhana, seperti informasi transaksional dan percakapan pelanggan dan pusat panggilan. Dari sana, merek akan menggunakan analisis sentimen untuk melihat bagaimana pelanggan merasa tentang produk atau layanan.

Alat dan kemampuan AI baru menyajikan kesempatan luar biasa bagi perusahaan untuk melampaui data terstruktur dan mengetuk dataset kompleks dan tidak terstruktur, membuka nilai yang lebih besar bagi pelanggan. Misalnya, model bahasa besar (LLM) dapat menganalisis interaksi manusia dan mengekstrak wawasan penting yang memperkaya pengalaman pelanggan (CX).

Namun, sebelum organisasi dapat memanfaatkan kekuatan AI, ada banyak langkah untuk mempersiapkan integrasi AI, dan salah satu yang paling penting (dan mudah diabaikan) adalah memodernisasi ekosistem data mereka. Berikut adalah beberapa praktik terbaik dan strategi yang bisnis dapat manfaatkan untuk membuat ekosistem data mereka siap AI.

Menguasai Estat Data

Perusahaan harus mengumpulkan dan mengorganisir data mereka ke dalam repositori sentral atau estat data untuk menjadi siap AI. Estat data perusahaan adalah infrastruktur yang menyimpan dan mengelola semua data, dengan tujuan utama untuk membuat data tersedia bagi orang yang tepat ketika mereka membutuhkannya untuk membuat keputusan berbasis data atau memperoleh pandangan holistik tentang aset data mereka. Sayangnya, sebagian besar perusahaan tidak memahami estat data mereka yang ada, baik karena keterbatasan warisan, data terisolasi, kontrol akses yang buruk atau kombinasi alasan.

Untuk bisnis mencapai pemahaman yang lebih dalam tentang estat data mereka, mereka harus bekerja dengan mitra yang dapat menyediakan solusi AI, seperti platform orkestrasi AI generatif terpadu. Platform seperti itu dapat memungkinkan perusahaan untuk mempercepat eksperimen dan inovasi di seluruh LLM, aplikasi AI-asli, add-on kustom, dan – yang paling penting – toko data. Platform ini juga dapat berfungsi sebagai workbench AI yang aman, scalable, dan dapat disesuaikan, membantu perusahaan mencapai pemahaman yang lebih dalam tentang ekosistem data mereka, meningkatkan solusi bisnis yang didorong AI.

Memiliki pemahaman yang lebih dalam tentang estat data tidak hanya meningkatkan efektivitas solusi AI tetapi juga membantu organisasi menggunakan alat AI mereka lebih bertanggung jawab dan dengan cara yang memprioritaskan keamanan data. Data terus menjadi lebih rinci berkat proses dan kemampuan AI, menekankan kebutuhan akan kesesuaian teknis dengan persyaratan keamanan dan kepatuhan terhadap prinsip AI yang bertanggung jawab.

Meningkatkan Tata Kelola dan Keamanan Data

Kerangka tata kelola data perusahaan harus menjalani perubahan besar untuk menjadi siap AI. Kerangka tata kelola data adalah penemuan yang relatif baru yang berfokus pada aset data tradisional. Namun, hari ini, selain data terstruktur, perusahaan perlu menggunakan data tidak terstruktur seperti informasi yang dapat diidentifikasi secara pribadi (PII), email, umpan balik pelanggan, dll., yang kerangka tata kelola data saat ini tidak dapat menanganinya.

Juga, AI generatif (Gen AI) mengubah paradigma tata kelola data dari berbasis aturan ke pengaman. Perusahaan perlu menetapkan batasan, bukan mengandalkan aturan keras karena satu keberhasilan atau kegagalan tidak mengungkapkan apa pun yang terlalu mendalam. Dengan menetapkan batasan, menghitung tingkat keberhasilan probabilitas pada set data tertentu dan kemudian mengukur apakah output tetap dalam parameter tersebut, organisasi dapat menentukan apakah solusi AI secara teknis sesuai atau jika perlu penyesuaian.

Organisasi harus menerapkan dan mengadopsi alat, pendekatan, dan metodologi tata kelola data baru. Merek terkemuka menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk mengotomatisasi tata kelola data dan jaminan kualitas. Dengan menetapkan kebijakan dan ambang batas sebelumnya, perusahaan tersebut dapat lebih mudah mengotomatisasi penerapan standar data. Praktik tata kelola data terbaik lainnya termasuk menerapkan protokol pengolahan dan penyimpanan data yang ketat, meng anonimkan data jika memungkinkan, dan membatasi pengumpulan data yang tidak sah.

Seiring dengan perkembangan lanskap regulasi sekitar pengumpulan data yang didorong AI, non-kepatuhan dapat menyebabkan denda serius dan kerusakan reputasi. Meng navigasi aturan yang muncul ini akan memerlukan kerangka tata kelola data yang komprehensif yang mencatat hukum perlindungan data yang spesifik untuk wilayah operasi perusahaan, seperti Undang-Undang AI UE.

Demikian pula, perusahaan harus meningkatkan literasi data di seluruh organisasi. Perusahaan perlu membuat perubahan di setiap tingkat, tidak hanya dengan orang-orang teknis, seperti insinyur atau ilmuwan data. Mulai dengan penilaian kematangan data, mengevaluasi kompetensi keamanan data di seluruh peran. Penilaian seperti itu dapat mengungkapkan apakah, misalnya, tim tidak berbicara bahasa bisnis yang sama. Setelah menetapkan baseline, perusahaan dapat menerapkan rencana untuk meningkatkan literasi data dan kesadaran keamanan.

Meningkatkan Kemampuan Pengolahan Data

Jika belum jelas, data tidak terstruktur adalah bukit yang akan gagal atau berhasil bagi merek. Seperti yang disebutkan sebelumnya, data tidak terstruktur dapat mencakup PII, email, dan umpan balik pelanggan, serta data apa pun yang tidak dapat disimpan dalam file teks biasa, PDF, spreadsheet Excel, dll. Sifat data tidak terstruktur ini membuatnya lebih sulit untuk dianalisis atau dicari. Sebagian besar alat dan platform teknologi data tidak dapat menggabungkan dan bertindak atas data yang sangat tidak terstruktur – terutama dalam konteks interaksi pelanggan sehari-hari.

Untuk mengatasi tantangan data tidak terstruktur, organisasi harus menangkap pengetahuan yang tidak terdokumentasikan, mengekstraknya, dan memetakan ke basis pengetahuan perusahaan untuk menciptakan gambaran lengkap tentang ekosistem data mereka. Di masa lalu, proses manajemen pengetahuan ini sangat memakan waktu, tetapi AI membuatnya lebih mudah dan terjangkau dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber, memperbaiki inkonsistensi, menghapus duplikat, memisahkan data penting dari data yang tidak penting, dll.

Saat AI terintegrasi dengan ekosistem data, itu dapat membantu mengotomatisasi pengolahan aset kompleks, seperti dokumen hukum, kontrak, interaksi pusat panggilan, dll. AI juga dapat membantu membangun grafik pengetahuan untuk mengorganisir data tidak terstruktur, membuat kemampuan AI generatif lebih efektif. Selain itu, AI generatif memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan dan mengategorikan data berdasarkan kesamaan yang dibagikan, mengungkapkan ketergantungan yang hilang.

Sementara alat analisis data yang didorong AI ini dapat memahami dan mengambil wawasan dari data yang berantakan atau tidak terorganisir, perusahaan juga harus memodernisasi tumpukan teknologi mereka untuk mendukung dataset kompleks ini. Merevitalisasi tumpukan teknologi dimulai dengan audit – khususnya, penilaian sistem mana yang berkinerja pada tingkat yang dapat berfungsi dengan inovasi modern, dan mana yang tidak memadai. Perusahaan juga harus menentukan sistem mana yang dapat diintegrasikan dengan alat baru.

Mendapatkan Bantuan untuk Menjadi Siap AI

Membuat ekosistem data siap AI adalah proses yang terlibat, melelahkan, dan multistage yang memerlukan tingkat keahlian yang tinggi. Sedikit perusahaan yang memiliki pengetahuan atau keterampilan seperti itu di dalam. Jika merek memilih untuk memanfaatkan keahlian mitra untuk mempersiapkan ekosistem data mereka untuk integrasi AI, ada beberapa kualitas yang harus mereka prioritaskan dalam pencarian mereka.

Untuk memulai, mitra ideal harus memiliki keahlian teknis di beberapa disiplin yang saling terkait (bukan hanya AI), seperti cloud, keamanan, data, CX, dll. Tanda lain dari mitra yang luar biasa adalah jika mereka mengakui pentingnya agility. Seiring dengan percepatan perubahan teknologi, semakin sulit untuk memprediksi masa depan. Dalam hal ini, mitra ideal tidak harus mencoba menebak beberapa keadaan masa depan; sebaliknya, mereka membantu ekosistem data dan modal manusia perusahaan menjadi cukup agile untuk beradaptasi dengan tren pasar dan kebutuhan pelanggan.

Selain itu, seperti yang dibahas sebelumnya, teknologi AI berlaku untuk semua orang, tidak hanya tim ilmu data. Pemberdayaan AI adalah upaya organisasi yang luas. Setiap karyawan perlu menjadi melek AI, terlepas dari tingkat mereka. Mitra harus membantu menjembatani kesenjangan ini, menggabungkan keahlian bisnis dan orang untuk membantu perusahaan mengembangkan kemampuan yang diperlukan di dalam.

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.