Toekomstbestendig maken van uw bedrijfs-AI-strategie: hoe een sterke datagrondslag u in staat stelt om duurzame innovatie te bereiken

De versnelde innovatie heeft de afgelopen jaren bij bedrijfsleiders voor veel verwarring gezorgd, en het is moeilijk om bij te blijven met de nieuwe mogelijkheden die op de markt komen. Zodra bedrijven denken dat ze voorop lopen, komt er een nieuwe aankondiging die de aandacht kan splijten en de vooruitgang kan verstoren. Dat heeft ervoor gezorgd dat het C-level meer naar de lange termijn kijkt met hun digitale strategieën en hun capaciteit voor duurzame innovatie versterkt.

Het concept van duurzame innovatie is anders dan duurzaamheid zelf (wat vaak te maken heeft met klimaatimpact), en het is een erkenning dat opkomende technologie de juiste ecosystemen nodig heeft om te floreren. Met andere woorden, digitale transformatie gaat niet alleen over het verwerven van technologie die nu beschikbaar is, maar ook over het opbouwen van een sterke datagrondslag om in staat te zijn om elke technologie die in de toekomst komt te verwerven. Die basis is de basis van innovatie zelf, en het stelt bedrijven in staat om een analysemethode op te bouwen (met AI ingebakken) om inzichten te geven die veranderingen aandrijven. Dit soort omgeving is vaak de oorsprong van het principe “Faal snel. Leer snel.” omdat het ruimte geeft aan teams om te experimenteren en nieuwe ideeën te testen.

Terwijl de hype rond AI en GenAI verandert van experimenten naar uitvoering, zijn bedrijven hun investeringen toekomstbestendig door het creëren van een robuuste, goed georganiseerde datalaag die toegankelijk, georganiseerd en gestructureerd is om de test van de tijd te doorstaan.

De datagap aanpakken

Terwijl de meer zichtbare klantgerichte technologie alle aandacht krijgt, is het de datanalyse achter de schermen die het echte werkpaard van AI/GenAI is. De meeste leiders begrijpen dit nu, maar AI-programma’s en dataverzamelingsinspanningen kunnen nog steeds parallel aan elkaar lopen, waarbij data in één locatie wordt opgeslagen voordat het in AI-programma’s wordt gevoerd. In plaats van naar uw dataprogramma en AI/GenAI-processen te kijken als twee afzonderlijke initiatieven, moeten de twee inspanningen worden gekoppeld om ervoor te zorgen dat data goed is gerangschikt en klaar is om te worden geconsumeerd. Met andere woorden, terwijl er veel data beschikbaar kan zijn, moeten leiders nadenken over hoeveel ervan klaar is om AI-projecten aan te drijven. De realiteit is dat niet veel. Op een manier dupliceren organisaties inspanningen door data en AI gescheiden te houden, en ze dichter bij elkaar brengen kan een sleutelverschil zijn in termen van het verbeteren van de efficiëntie, het verlagen van de kosten en het stroomlijnen van de operaties.

Volgens BCG, hebben bedrijven die de tijd hebben genomen om hun dataprogramma’s en AI/GenAI-processen vanaf het begin te combineren, een buitensporige groei ervaren in vergelijking met hun concurrenten. Immers, bedrijven kunnen geen AI-ontwikkeling hebben zonder eerst data te repareren, en leiders trekken zich terug van de rest door hun meer geavanceerde capaciteiten te gebruiken om beter te ideëren, prioriteit te geven en de adoptie van meer onderscheidende en transformatieve gebruiken van data en AI te waarborgen. Als gevolg daarvan hebben bedrijven die data hebben gekoppeld aan AI-ontwikkeling vier keer meer gebruikscases geschaald en geadopteerd over hun bedrijf dan achterblijvers in data en AI, en voor elke gebruikscase die ze implementeren, is het gemiddelde financiële effect vijf keer groter.

Om uw datagrondslag te versterken, moet u eerst een paar belangrijke vragen stellen

Onthoud, de mogelijkheid om data te liften en te verschuiven (of het nu on-site is of via cloud-migratie) is niet hetzelfde als het AI-klaar maken. Om ervoor te zorgen dat data klaar is om te worden geconsumeerd (d.w.z. dat het kan worden geanalyseerd voor AI-inzichten), moeten bedrijven eerst een paar belangrijke vragen overwegen:

• Hoe past onze data in specifieke bedrijfsresultaten? AI-modellen hebben gecureerde, relevante en gecontextualiseerde data nodig om effectief te zijn. In de vroege stadia moeten bedrijven hun mindset veranderen van hoe data wordt verworven/opgeslagen naar hoe het zal worden gebruikt voor AI-gedreven besluitvorming binnen specifieke functies. Wanneer bedrijven specifieke gebruikscases ontwerpen tijdens het opslaan en organiseren van hun data, kan het gemakkelijker toegankelijk zijn wanneer het tijd is om nieuwe processen zoals AI, GenAI of agentic AI te ontwikkelen.
• Wat zijn de obstakels op onze weg? Toen McKinsey 100 C-Suite-leiders in industrieën over de hele wereld ondervroeg, had bijna 50% moeite met het begrijpen van de risico’s die werden gegenereerd door digitale en analytische transformaties – veruit het grootste risicobeheerpunt. In een haast om resultaten te produceren, kunnen bedrijven vaak strategie opofferen voor snelheid. In plaats daarvan moeten leiders alle hoeken zorgvuldig bestuderen, vooruit denken en proberen om elk potentieel risico te mitigeren.
• Hoe kunnen we onze data optimaliseren voor verhoogde efficiëntie? Naarmate de behoefte aan data toeneemt, is het gebruikelijk voor managers om blinders op te zetten en alleen te focussen op hun eigen afdeling. Dit soort gesloten denken leidt tot dataredundantie en langzamere dataverwervingsnelheden, dus bedrijven moeten cross-functionele communicatie en samenwerking vanaf het begin prioriteren.

4 Beste praktijken voor het ontwikkelen van een sterke datagrondslag

Bedrijven die vandaag in hun datalaag investeren, zetten zichzelf op voor langetermijn AI-succes in de toekomst. Hier zijn vier beste praktijken om uw datastrategie toekomstbestendig te maken:

1. Zorg voor datakwaliteit en -governance

• Stel datalinie, metadatamanagement en geautomatiseerde kwaliteitscontroles in
• Gebruik AI-gepowered datcatalogi voor betere ontdekbaarheid en classificatie
• Verleen datamanagement om ervoor te zorgen dat governance van gestructureerde en ongestructureerde data, machine learning (ML)-modellen, notebooks, dashboards en bestanden soepel verloopt

Een goed voorbeeld van een bedrijf dat actief AI gebruikt om datakwaliteit en -governance te waarborgen, is SAP, dat ML-mogelijkheden integreert in zijn datamanagementsuite om datanontheffingen te identificeren en te rectificeren, waardoor de algehele datakwaliteit en robuuste datagovernancepraktijken over zijn platforms worden gehandhaafd.

2. Versterk dataveiligheid, -privacy en -compliance

• Implementeer Zero-Trust Security door data te versleutelen die in rust en in transit zijn
• Gebruik AI-gepowered dreigingsdetectie om afwijkingen te identificeren en inbreuken te voorkomen
• Zorg ervoor dat u voldoet aan wereldwijde regelgevingen zoals GDPR en CCPA, en automatiseer rapportage/audits met behulp van AI

Een bedrijf dat innovatieve dingen doet in de digitale toeleveringsketen en derdepartij-risicobeheer is Black Kite. Black Kite’s intelligence-platform biedt snel en tegen lage kosten inzicht in derden en toeleveringsketens, prioriteert de resultaten in een vereenvoudigd dashboard dat risicobeheerteams gemakkelijk kunnen consumeren en kritieke beveiligingsgaten kunnen sluiten.

3. Onderzoek strategische partnerschappen

• Beoordeel uw eigen geavanceerde analytische capaciteiten en bestudeer hoe bestaande data presteert
• Zoek naar partners die AI, data-engineering en analytics in één gemakkelijk beheerde platform kunnen integreren

Enkele cloud-gebaseerde partneroplossingen die u kunnen helpen om data te structureren voor AI-succes zijn: (a) Databricks, dat integreert met bestaande tools en bedrijven helpt om data/AI (inclusief GenAI en andere ML-modellen) te bouwen, schalen en beheren; en (b) Snowflake, dat een platform exploiteert dat data-analyse en gelijktijdige toegang tot datasets met minimale latentie mogelijk maakt.

4. Kweek een datagedreven cultuur

• Democratiseer datatoegang door self-service AI-hulpmiddelen te implementeren die natuurlijke taalquery’s (NLQ) gebruiken om datainsichten toegankelijk te maken
• Verhoog de vaardigheden van medewerkers in AI en dataliteratuur, en train teams in AI, GenAI en andere datagovernanceprocessen
• Moedig samenwerking aan tussen datawetenschappers, ingenieurs en bedrijfsteams om datadeling en holistische inzichten te faciliteren

Een voorbeeld van een bedrijf dat actief een datagedreven cultuur kweekt die zwaar leunt op AI, is Amazon, dat klantdata uitgebreid gebruikt om productaanbevelingen te personaliseren, logistiek te optimaliseren en geïnformeerde zakelijke beslissingen te nemen over hun operaties, waardoor data een centrale pijler van hun strategie wordt.

De bouw van een datagrondslag voor de toekomst

Volgens een recent KPMG-onderzoek verwacht 67% van de bedrijfsleiders dat AI hun bedrijven fundamenteel zal transformeren binnen de komende twee jaar, en 85% voelt dat datakwaliteit de grootste bottleneck voor vooruitgang zal zijn. Dat betekent dat het tijd is voor een grote heroverweging van data zelf, met niet alleen een focus op opslag, maar ook op bruikbaarheid en efficiëntie. Door hun datagrondslag nu op orde te brengen, kunnen bedrijven hun AI-investeringen toekomstbestendig maken en zichzelf positioneren voor voortdurende, duurzame innovatie.