Fremtidssikre bedriftens AI-strategi: Hvordan en sterk datafoundation kan sette deg opp for bærekraftig innovasjon

Det akselererte tempoet i innovasjon har gitt næringslivsledere hodepine de siste årene, og det har vært utfordrende å holde pace med den flommen av nye muligheter som kommer inn på markedet. Når bedrifter tror de er foran spillene, truer en ny kunngjøring med å splitte oppmerksomheten og avspore fremgangen. Dette har ført til at ledelsen tenker mer langsiktig med sine digitale strategier og styrker kapasiteten for bærekraftig innovasjon.

Begrepet bærekraftig innovasjon er forskjellig fra bærekraft selv (som ofte handler om klimapåvirkning), og er i stedet en erkjennelse av at fremvoksende teknologi krever riktig økosystem for å trives. Med andre ord, digital transformasjon handler ikke bare om å skaffe teknologi som er tilgjengelig nå, men også om å etablere en sterk datafoundation for å være i stand til å skaffe hva som helst teknologi som kommer neste. Denne grunnmuren er roten til innovasjon selv, og den lar bedrifter bygge en analysemodell på toppen (med AI innbygget) for å gi innsikt som driver endring. Slik miljø er ofte opphavet til det velkommende prinsippet om “Feil raskt. Lær raskt.” fordi det gir rom for teamene til å eksperimentere og teste nye ideer.

Ettersom hypeen rundt AI og GenAI går fra eksperimentering til gjennomføring, fremtidssikrer bedrifter sine investeringer ved å lage en robust, godt arkitekturert data-lag som er tilgjengelig, organisert og strukturert for å motstå tidens prøve.

Å løse datagapet

Mens den mer sexy kunden-orienterte teknologien ofte får all oppmerksomheten, er det data-analytikken bak scenen som er den virkelige arbeidshesten for AI/GenAI. De fleste ledere forstår dette nå, men AI-programmer og datainnsamling kan fortsatt løpe parallelt med hverandre, hvor data samles i én plass før det mates inn i AI-programmer. I stedet for å se på data-programmet og AI/GenAI-prosessene som to separate initiativer, må de to innsatsene kobles sammen for å sikre at data er ordnet riktig og klart til å konsumere. Det betyr at, selv om det kan være store mengder data tilgjengelig, ledere må vurdere hvor mye av det er klart til å drive AI-prosjektene deres. Virkeligheten er at ikke mye. På en måte duplisere organisasjonene innsatsen ved å holde data og AI adskilt, og å koble dem nærmere sammen kan være en nøkkel til å forbedre effektivitet, redusere kostnader og strømlinje operasjonene.

Ifølge BCG, har selskaper som har investert tid i å slå sammen data- og AI-programmene fra begynnelsen av, opplevd overdreven vekst sammenlignet med sine jevnaldrende. Ettersom selskaper ikke kan ha AI-utvikling uten å fikse data først, trekker ledere vekk fra pakken ved å bruke deres mer modne evner til å bedre ideere, prioritere og sikre adopsjon av mer differensierte og transformasjonelle bruksområder for data og AI. Som resultat har selskaper som har koblet data til AI-utvikling fire ganger flere bruksområder skalert og adoptert over hele bedriften enn etterhengerne i data og AI, og for hvert bruksområde de implementerer, er den gjennomsnittlige finansielle påvirkningen fem ganger større.

For å styrke datafoundationen, start med å stille noen nøkkel-spørsmål

Husk, evnen til å løfte og flytte data (enten på stedet eller via sky-migrering) er ikke det samme som å gjøre det AI-klart. For å sikre at data er klart til å konsumere (dvs. kan analyseres for AI-innsikt), må selskaper først vurdere noen viktige spørsmål:

• Hvordan passer data våre til bestemte forretningsresultater? AI-modeller trenger kuraterte, relevante og kontekstualiserte data for å være effektive. I de tidlige fasene bør selskaper skifte fokus fra hvordan data blir innhentet/lagret, til hvordan det vil bli brukt til AI-drevet beslutningstaking innen bestemte funksjoner. Når selskaper designer bestemte bruksområder mens de lagrer og organiserer data, kan det bli mer lett tilgjengelig når det blir tid til å utvikle nye prosesser som AI, GenAI eller agentic AI.
• Hva er hindringene våre? Når McKinsey spurte 100 C-Suite ledere i industrier over hele verden, hadde nesten 50% vanskeligheter med å forstå risikoene generert av digitale og analytiske transformasjoner – langt det største risiko-styringsproblemet. I en hast til å produsere resultater, kan selskaper ofte ofre strategi for hastighet. I stedet må ledere nøye studere alle vinkler, tenke inn i fremtiden og prøve å minimere alle potensielle risikoer.
• Hvordan kan vi optimalisere data våre for økt effektivitet? Ettersom behovet for data intensiveres, er det vanlig for ledere å sette på blindere og bare fokusere på eget departement. Denne type silo-tenkning fører til data-redundans og langsommere data-hentingshastigheter, så selskaper må prioritere tverrfaglige kommunikasjoner og samarbeid fra begynnelsen.

4 beste praksiser for å utvikle en sterk datafoundation

Selskaper som investerer i data-laget sitt i dag, setter seg opp for langvarig AI-suksess i fremtiden. Her er fire beste praksiser for å fremtidssikre data-strategien:

1. Sikre datakvalitet og styring

• Etablere data-avstamning, metadata-styring og automatiserte kvalitetskontroller
• Bruke AI-drevne datakataloger for bedre oppdagelse og klassifisering
• Forenkle datastyring for å sikre sømløs styring av strukturert og ustrukturert data, maskinlæringsmodeller, notatbøker, dashboards og filer

Et godt eksempel på et selskap som aktivt bruker AI for å sikre datakvalitet og styring, er SAP, som integrerer maskinlærings-evner i datastyrings-suitten for å identifisere og rette opp data-uoverensstemmelser, og dermed forbedre datakvaliteten og opprettholde robuste data-styringspraksiser over hele platformen.

2. Styrke datasikkerhet, personvern og overholdelse

• Implementere Zero-Trust Sikkerhet ved å kryptere data i ro og underveis
• Bruke AI-drevet trussel-opptegning for å identifisere anomalier og forhindre brudd
• Sikre overholdelse av globale reguleringer som GDPR og CCPA, og automatisere rapportering/auditering ved hjelp av AI

Et selskap som gjør innovative ting i digitalt forsyningskjede og tredjeparts-risikostyring er Black Kite. Black Kites intelligens-plattform gir raskt og kostnadseffektivt innsikt i tredjeparter og forsyningskjeder, prioriterer funnene i en forenklet dashboard som risikostyringsteam kan lett konsumere og lukke kritiske sikkerhetshull.

3. Utforske strategiske partnerskap

• Vurdere egen avanserte analytiske evner og studere hvordan eksisterende data fungerer
• Søke etter partnere som kan integrere AI, dataingeniør og analytikk i én enkelt håndterbar plattform

Noen sky-baserte partnerløsninger som kan hjelpe med å strukturere data for AI-suksess er: (a) Databricks, som integrerer med eksisterende verktøy og hjelper bedrifter bygge, skalerer og styre data/AI (inkludert GenAI og andre ML-modeller); og (b) Snowflake, som opererer en plattform som tillater data-analyse og samtidig tilgang til datasamlinger med minimal latency.

4. Fremme en data-drevet kultur

• Demokratisere data-tilgang ved å implementere selvbetjenings- AI-verktøy som bruker natur-språklig spørring (NLQ) for å gjøre data-innsikt tilgjengelig
• Oppruste ansatte i AI- og data-litteratur, og trene team i AI, GenAI og andre data-styringsprosesser
• Oppmuntre samarbeid mellom data-vitenskapsmenn, ingeniører og forretnings-team for å fasilitere data-deling og generere mer helhetlige innsikt

Et fremragende eksempel på et selskap som aktivt fremmer en data-drevet kultur som er tungt avhengig av AI, er Amazon, som bruker kunde-data omfattende for å personliggjøre produkt-anbefalinger, optimalisere logistikk og ta informerte forretningsbeslutninger over hele operasjonene, og gjør data til en sentral søyle i strategien.

Bygging en datafoundation for fremtiden

Ifølge en nylig KPMG-undersøkelse, forventer 67% av næringslivslederne at AI vil fundamentalt forandre bedriftene deres innen de neste to årene, og 85% føler at datakvalitet vil være den største flaskehalsen for fremgangen. Det betyr at det er på tide for en stor omtenkning om data selv, og fokusere ikke bare på lagring, men på brukbarhet og effektivitet. Ved å få data-grunnmuren på plass nå, kan selskaper fremtidssikre AI-investeringene og posisjonere seg for kontinuerlig, bærekraftig innovasjon.