Il tuo ecosistema di dati è pronto per l'intelligenza artificiale? Come le aziende possono garantire che i loro sistemi siano pronti per una revisione dell'intelligenza artificiale

Come valuta del futuro, la raccolta di dati è un processo familiare per le aziende. Tuttavia, la precedente era di tecnologie e set di strumenti limitava le aziende a dati semplici e strutturati, come informazioni sulle transazioni e conversazioni con clienti e call center. Da lì, i marchi avrebbero utilizzato l'analisi del sentiment per vedere cosa pensavano i clienti di un prodotto o servizio.

I nuovi strumenti e le nuove capacità dell'intelligenza artificiale rappresentano un'incredibile opportunità per le aziende di andare oltre dati strutturati e attingere a dataset complessi e non strutturati, sbloccando un valore ancora maggiore per i clienti. Ad esempio, i grandi modelli linguistici (LLM) possono analizzare le interazioni umane ed estrarre informazioni cruciali che arricchiscono l'esperienza del cliente (CX).

Tuttavia, prima che le organizzazioni possano sfruttare la potenza dell'AI, ci sono molti passaggi da seguire per preparare un'integrazione AI, e uno dei più importanti (e facilmente trascurato) è la modernizzazione del loro ecosistema di dati. Di seguito sono riportate alcune delle migliori pratiche e strategie che le aziende possono sfruttare per rendere i loro ecosistemi di dati pronti per l'AI.

Padroneggiare il patrimonio dati

Le aziende devono raccogliere e organizzare i propri dati in un repository centrale o data estate per essere pronte per l'intelligenza artificiale. Il data estate di un'azienda è l'infrastruttura che archivia e gestisce tutti i dati, con l'obiettivo primario di rendere i dati prontamente disponibili alle persone giuste quando ne hanno bisogno per prendere decisioni basate sui dati o ottenere una visione olistica delle proprie risorse di dati. Sfortunatamente, la maggior parte delle aziende non comprende il proprio data estate esistente, sia a causa di vincoli legacy, dati isolati, scarso controllo degli accessi o una combinazione di motivi.

Per ottenere una comprensione più approfondita del loro patrimonio di dati, le aziende dovrebbero collaborare con un partner in grado di fornire soluzioni di intelligenza artificiale, come una piattaforma di orchestrazione generativa unificata dell'intelligenza artificiale. Tale piattaforma può consentire alle aziende di accelerare la sperimentazione e l'innovazione attraverso LLM, applicazioni native dell'intelligenza artificiale, componenti aggiuntivi personalizzati e, soprattutto, archivi di dati. Questa piattaforma può anche funzionare come un banco di lavoro di intelligenza artificiale sicuro, scalabile e personalizzabile, aiutando le aziende a raggiungere una maggiore comprensione del loro ecosistema di dati, migliorando le soluzioni aziendali basate sull'intelligenza artificiale.

Avere una comprensione più approfondita del proprio patrimonio di dati non solo migliora l'efficacia delle soluzioni AI, ma aiuta anche le organizzazioni a utilizzare i propri strumenti AI in modo più responsabile e in un modo che dia priorità alla sicurezza dei dati. I dati continuano a diventare più dettagliati grazie ai processi e alle capacità basati sull'AI, sottolineando la necessità di conformità tecnica con i requisiti di sicurezza e aderenza a AI responsabile migliori pratiche.

Migliorare la governance e la sicurezza dei dati

I framework di data governance delle aziende devono subire un lifting significativo per essere pronti per l'intelligenza artificiale. I framework di data governance sono un'invenzione relativamente recente focalizzata su asset di dati più tradizionali. Tuttavia, oggi, oltre ai dati strutturati, le aziende devono utilizzare dati non strutturati come informazioni di identificazione personale (PII), e-mail, feedback dei clienti, ecc., che gli attuali framework di data governance non sono in grado di gestire.

Inoltre IA generativa (Gen AI) sta cambiando il paradigma della governance dei dati, passando da un approccio basato su regole a uno basato su limiti. Le aziende devono definire dei limiti, anziché affidarsi a regole rigide, poiché un singolo successo o fallimento non rivela nulla di particolarmente significativo. Definendo i limiti, calcolando un tasso di probabilità di successo su un set specifico di dati e quindi misurando se i risultati sono rimasti entro tali parametri, le organizzazioni possono determinare se una soluzione di intelligenza artificiale è tecnicamente conforme o se necessita di perfezionamenti.

Le organizzazioni devono implementare e adottare nuovi strumenti, approcci e metodologie di governance dei dati. Marchi leader utilizzare tecniche di apprendimento automatico per automatizzare la governance dei dati e la garanzia della qualità. In particolare, stabilendo in anticipo policy e soglie, queste aziende possono automatizzare più facilmente l'applicazione degli standard sui dati. Altre best practice di governance dei dati includono l'implementazione di rigorosi protocolli di elaborazione e archiviazione dei dati, l'anonimizzazione dei dati ove possibile e la limitazione della raccolta di dati ingiustificata.

Poiché l'attuale panorama normativo sulla raccolta dati basata sull'intelligenza artificiale continua a evolversi, la non conformità potrebbe causare gravi sanzioni e danni alla reputazione. Per orientarsi in queste nuove regole sarà necessario un quadro completo di governance dei dati che tenga conto delle leggi sulla protezione dei dati specifiche per le regioni operative di un'azienda, come Legge sull'IA dell'UE.

Allo stesso modo, le aziende devono migliorare la data literacy in tutta l'organizzazione. Le aziende devono apportare modifiche a ogni livello, non solo con personale tecnico, come ingegneri o data scientist. Inizia con una valutazione della maturità dei dati, valutando le competenze di sicurezza dei dati nei diversi ruoli. Tale valutazione può scovare se, ad esempio, i team non parlano lo stesso linguaggio aziendale. Dopo aver stabilito una baseline, le aziende possono implementare piani per aumentare la data literacy e la consapevolezza della sicurezza.

Miglioramento delle capacità di elaborazione dei dati  

Se non fosse già evidente, i dati non strutturati sono la collina su cui i marchi falliranno o avranno successo. Come accennato in precedenza, i dati non strutturati possono includere PII, e-mail e feedback dei clienti e qualsiasi dato che non può essere archiviato in un normale file di testo, PDF, foglio di calcolo Microsoft Excel, ecc. Questa natura poco maneggevole dei dati non strutturati rende più difficile l'analisi o l'esecuzione di ricerche. La maggior parte degli strumenti e delle piattaforme di tecnologia dei dati non può incorporare e agire su dati fortemente non strutturati, specialmente nel contesto delle interazioni quotidiane con i clienti.

Per superare le sfide dei dati non strutturati, le organizzazioni devono catturare questa conoscenza non documentata, estrarla e mapparla su una knowledge base aziendale per creare un quadro completo del loro ecosistema di dati. In passato, questo processo di gestione della conoscenza era laborioso, ma l'intelligenza artificiale lo sta rendendo più semplice e conveniente raccogliendo dati da più fonti, correggendo incongruenze, rimuovendo duplicati, separando i dati importanti da quelli non importanti, ecc.

Una volta che l'AI si integra con un ecosistema di dati, può aiutare ad automatizzare l'elaborazione di asset complessi, come documenti legali, contratti, interazioni con call center, ecc. L'AI può anche aiutare a creare grafici di conoscenza per organizzare dati non strutturati, rendendo più efficaci le capacità della Gen AI. Inoltre, la Gen AI consente alle aziende di raccogliere e categorizzare i dati in base a somiglianze condivise, scoprendo dipendenze mancanti.

Mentre queste tecnologie emergenti basate sull'intelligenza artificiale strumenti di analisi dei dati può dare un senso e trarre spunti da dati disordinati o disorganizzati, le aziende devono anche modernizzare il loro stack tecnologico per supportare questi set di dati complessi. Il rinvigorimento dello stack tecnologico inizia con un audit, in particolare una valutazione di quali sistemi stanno funzionando a un livello che può essere in sintonia con le innovazioni moderne e quali non sono all'altezza. Le aziende devono anche determinare quali sistemi esistenti possono integrarsi con nuovi strumenti.

Ottenere aiuto per essere pronti per l'intelligenza artificiale

Ottenere un ecosistema di dati pronto per l'AI è un processo complesso, noioso e articolato che richiede un elevato livello di competenza. Poche aziende possiedono internamente tali conoscenze o competenze. Se un marchio sceglie di sfruttare l'esperienza di un partner per preparare il suo ecosistema di dati all'integrazione dell'AI, ci sono qualità specifiche a cui dovrebbe dare priorità nella sua ricerca.

Per cominciare, un partner ideale deve possedere competenze tecniche in più discipline interconnesse (non solo AI), come cloud, sicurezza, dati, CX, ecc. Un altro segno rivelatore di un partner eccellente è se riconosce l'importanza dell'agilità. Con l'accelerazione del cambiamento tecnologico, sta diventando sempre più difficile prevedere il futuro. A tal fine, un partner ideale non dovrebbe tentare di indovinare uno stato futuro; piuttosto, aiuta l'ecosistema di dati e il capitale umano di un'azienda a diventare sufficientemente agili da adattarsi in base alle tendenze del mercato e alle richieste dei clienti.

Inoltre, come discusso sopra, le tecnologie AI si applicano a tutti, non solo al team di data science. L'abilitazione AI è un'iniziativa che coinvolge l'intera organizzazione. Ogni dipendente deve essere alfabetizzato in AI, indipendentemente dal suo livello. Un partner dovrebbe aiutare a colmare questa lacuna, riunendo competenze aziendali e personali per aiutare le aziende a sviluppare le capacità necessarie internamente.