Is Uw Dataeconomie AI-Ready? Hoe Bedrijven Ervoor Zorgen Dat Hun Systemen Voorbereid Zijn Op Een AI-Revolutie

Als de valuta van de toekomst, is het verzamelen van data een vertrouwd proces voor bedrijven. Echter, de vorige generatie technologieën en toolsets beperkten bedrijven tot eenvoudige, gestructureerde data, zoals transactiegegevens en klant- en callcentergesprekken. Van daaruit gebruikten merken sentimentanalyse om te zien hoe klanten zich voelden over een product of dienst.

Nieuwe AI-tools en -mogelijkheden bieden een ongekende kans voor bedrijven om verder te gaan dan gestructureerde data en complexe, ongestructureerde datasets te benutten, waardoor nog meer waarde voor klanten ontstaat. Zo kunnen grote taalmodellen (LLM’s) menselijke interacties analyseren en cruciale inzichten extraheren die de klantbeleving (CX) verrijken.

Toch moeten organisaties, voordat ze de kracht van AI kunnen benutten, veel stappen zetten om zich voor te bereiden op een AI-integratie, en een van de belangrijkste (en gemakkelijkst over het hoofd gezien) is het moderniseren van hun dataeconomie. Hieronder volgen enkele van de beste praktijken en strategieën die bedrijven kunnen gebruiken om hun dataeconomie AI-ready te maken.

De Dataeconomie Beheersen

Bedrijven moeten hun data verzamelen en organiseren in een centraal repository of dataeconomie om AI-ready te worden. Een bedrijfseconomie is de infrastructuur die alle data opslaat en beheert, met als primair doel om data beschikbaar te maken voor de juiste mensen wanneer ze die nodig hebben om gegevensgestuurde beslissingen te nemen of een holistisch beeld van hun data-activa te krijgen. Helaas begrijpen de meeste bedrijven hun bestaande dataeconomie niet, ofwel vanwege legacy-beperkingen, gesiloede data, slechte toegangscontrole of een combinatie van redenen.

Om een dieper begrip van hun dataeconomie te krijgen, moeten bedrijven samenwerken met een partner die AI-oplossingen kan bieden, zoals een unified generative AI-orchestratieplatform. Zo’n platform kan bedrijven helpen om experimenten en innovatie te versnellen over LLM’s, AI-native applicaties, aangepaste add-ons en – vooral – data-opslag. Dit platform kan ook fungeren als een beveiligde, schaalbare en aanpasbare AI-werkbank, waardoor bedrijven een beter begrip van hun dataeconomie kunnen krijgen, waardoor AI-gedreven bedrijfsoplossingen verbeterd worden.

Een dieper begrip van de eigen dataeconomie verhoogt niet alleen de effectiviteit van AI-oplossingen, maar helpt organisaties ook om hun AI-tools op een meer verantwoorde manier te gebruiken, met prioriteit voor dataveiligheid. Data wordt steeds gedetailleerder dankzij AI-geactiveerde processen en -mogelijkheden, waardoor de noodzaak voor technische conformiteit met veiligheidsvereisten en het naleven van verantwoorde AI-best practices wordt benadrukt.

Gegevensbeheer en -beveiliging Verhogen

De gegevensbeheerframeworks van bedrijven moeten een significante transformatie ondergaan om AI-ready te worden. Gegevensbeheerframeworks zijn een relatief recente uitvinding, gericht op traditionele data-activa. Tegenwoordig moeten bedrijven, naast gestructureerde data, ook ongestructureerde data zoals persoonlijk identificeerbare informatie (PII), e-mails, klantfeedback, enz. gebruiken, die de huidige gegevensbeheerframeworks niet aankunnen.

Ook generatieve AI (Gen AI) verandert het gegevensbeheerparadigma van regelgebaseerd naar guardrails. Bedrijven moeten grenzen definiëren, in plaats van te vertrouwen op harde regels, aangezien één succes of mislukking niets bijzonders onthult. Door grenzen te definiëren, een kans van slagen te berekenen voor een specifieke set data en vervolgens te meten of de uitvoer binnen die parameters bleef, kunnen organisaties bepalen of een AI-oplossing technisch conformeert of fine-tuning nodig heeft.

Organisaties moeten nieuwe gegevensbeheertools, -benaderingen en -methodologieën implementeren en adopteren. Leidende merken gebruiken machine learning-technieken om gegevensbeheer en -kwaliteitsborging te automatiseren. In het bijzonder kunnen deze bedrijven, door beleid en drempels van tevoren vast te stellen, de handhaving van gegevensnormen gemakkelijker automatiseren. Andere beste gegevensbeheerpraktijken zijn het implementeren van strikte gegevensverwerking- en -opslagprotocollen, anonimiseren van data waar mogelijk en ongewenste gegevensverzameling beperken.

Terwijl het huidige regelgevingslandschap rond AI-geactiveerde gegevensverzameling blijft evolueren, kan non-conformiteit ernstige boetes en reputatieschade veroorzaken. Het navigeren door deze opkomende regels vereist een uitgebreid gegevensbeheerframework dat nota neemt van die gegevensbeschermingswetten die specifiek zijn voor een bedrijfsregio’s van operatie, zoals de EU’s AI-wet.

Evenzo moeten bedrijven de gegevensliteratuur binnen de hele organisatie verbeteren. Bedrijven moeten veranderingen aanbrengen op elk niveau, niet alleen bij technische mensen, zoals ingenieurs of datawetenschappers. Begin met een gegevensvolwassenheidsbeoordeling, waarbij de gegevensbeveiligingscompetenties over verschillende rollen worden geëvalueerd. Een dergelijke beoordeling kan bijvoorbeeld vaststellen of teams niet dezelfde bedrijfstaal spreken. Nadat een basislijn is vastgesteld, kunnen bedrijven plannen implementeren om de gegevensliteratuur en -beveiliging te verhogen.

Gegevensverwerkingsmogelijkheden Verbeteren

Als het nog niet duidelijk was, is ongestructureerde data de heuvel waarop merken zullen slagen of falen. Zoals eerder vermeld, kan ongestructureerde data PII, e-mails en klantfeedback omvatten, en elke data die niet in een reguliere tekstbestand, PDF, Microsoft Excel-spreadsheet, enz. kan worden opgeslagen. De onhandelbare aard van ongestructureerde data maakt het moeilijker om te analyseren of zoekopdrachten uit te voeren. De meeste datatechnologie-tools en -platforms kunnen ongestructureerde data niet incorporeren en activeren, vooral in de context van dagelijkse klantinteracties.

Om de uitdagingen van ongestructureerde data te overwinnen, moeten organisaties deze ongedocumenteerde kennis vastleggen, extraheren en in kaart brengen op een enterprise-kennisbasis om een volledig beeld van hun dataeconomie te creëren. In het verleden was dit kennisbeheerproces arbeidsintensief, maar AI maakt het gemakkelijker en betaalbaarder door data te verzamelen uit meerdere bronnen, inconsistenties te corrigeren, duplicaten te verwijderen, belangrijke van onbelangrijke data te scheiden, enz.

Als AI eenmaal geïntegreerd is met een dataeconomie, kan het helpen bij het automatiseren van de verwerking van complexe activa, zoals juridische documenten, contracten, callcenterinteracties, enz. AI kan ook helpen bij het opbouwen van kennisgrafieken om ongestructureerde data te organiseren, waardoor Gen AI-mogelijkheden effectiever worden. Bovendien maakt Gen AI het bedrijven mogelijk om data te verzamelen en te categoriseren op basis van gedeelde overeenkomsten, ontbrekende afhankelijkheden te ontdekken.

Terwijl deze opkomende AI-geactiveerde data-analysetools inzicht kunnen geven in en inzichten kunnen trekken uit rommelige of ongeorganiseerde data, moeten bedrijven ook hun technische stack moderniseren om deze complexe datasets te ondersteunen. Het opnieuw inrichten van de technische stack begint met een audit – specifiek, een beoordeling van welke systemen presteren op een niveau dat in overeenstemming is met moderne innovaties, en welke niet aan de verwachtingen voldoen. Bedrijven moeten ook bepalen welke bestaande systemen geïntegreerd kunnen worden met nieuwe tools.

Hulp Krijgen Om AI-Ready Te Worden

Het AI-ready maken van een dataeconomie is een ingewikkeld, tijdrovend en multistageproces dat een hoog niveau van expertise vereist. Weinig bedrijven beschikken over deze kennis of vaardigheden in-house. Als een merk ervoor kiest om de expertise van een partner te benutten om hun dataeconomie voor te bereiden op AI-integratie, zijn er specifieke kwaliteiten die ze moeten prioriteren in hun zoektocht.

Om te beginnen, moet een ideale partner technische expertise hebben in meerdere, onderling verbonden disciplines (niet alleen AI), zoals cloud, beveiliging, data, CX, enz. Een ander kenmerk van een uitstekende partner is of het de importantie van flexibiliteit erkent. Aangezien technologische veranderingen versnellen, wordt het moeilijker om de toekomst te voorspellen. In dat opzicht zou een ideale partner niet moeten proberen de toekomst te voorspellen; in plaats daarvan helpt het een bedrijfseconomie en menselijk kapitaal om flexibel genoeg te worden om zich aan te passen aan markttrends en klantvraag.

Bovendien, zoals eerder besproken, zijn AI-technologieën van toepassing op iedereen, niet alleen op het datateam. AI-activatie is een organisatiebrede onderneming. Elk personeelslid moet AI-geletterd zijn, ongeacht hun niveau. Een partner moet helpen om deze kloof te overbruggen, door bedrijfs- en mensenexpertise samen te brengen om bedrijven te helpen de noodzakelijke capaciteiten in-house te ontwikkelen.