Er datamiljøet ditt AI-klart? Hvordan bedrifter kan sikre at systemene deres er forberedt på en AI-omlegging

Som valutaen i fremtiden, er innhenting av data en kjent prosess for bedrifter. Imidlertid begrensede den tidligere æraen av teknologier og verktøyssamlinger bedriftene til enkle, strukturerte data, som transaksjonsinformasjon og kunde- og callcenter-samtaler. Deretter ville merkevarene bruke sentimentanalyse til å se hvordan kundene følte om en produkt eller tjeneste.

Nye AI-verktøy og muligheter presenterer en usedvanlig mulighet for bedrifter å gå utenfor strukturerte data og tappe inn i komplekse og ustrukturerte datasamlinger, og låse opp enda større verdi for kundene. For eksempel kan store språkmodeller (LLM) analysere menneskelige interaksjoner og trekke ut avgjørende innsikter som beriker kundeopplevelsen (CX).

Likevel, før organisasjonene kan utnytte kraften av AI, er det mange skritt å forberede seg på en AI-integrasjon, og en av de viktigste (og lett oversette) er å modernisere deres datamiljø. Under er noen av de beste praksisene og strategiene bedrifter kan benytte for å gjøre datamiljøene sine AI-klare.

Mastering the Data Estate

Bedrifter må samle og organisere dataene sine i et sentralt repository eller datamiljø for å bli AI-klare. Et selskaps datamiljø er infrastrukturen som lagrer og håndterer all data, med hovedmålet å gjøre data lett tilgjengelig for riktige personer når de trenger det for å ta datadrevne beslutninger eller få en helhetlig oversikt over deres dataaktiver. Dessverre forstår de fleste bedrifter ikke deres eksisterende datamiljø, enten på grunn av legacy-begrensninger, siloede data, dårlig tilgangskontroll eller en kombinasjon av årsaker.

For å oppnå en dypere forståelse av deres datamiljø, bør bedrifter samarbeide med en partner som kan tilby AI-løsninger, som en samlet generativ AI-orkesetreringsplattform. Slike plattformer kan aktivere bedrifter til å fremskynde eksperimentering og innovasjon over LLM, AI-naturlige applikasjoner, tilpassede tillegg og – viktigst – databutikker. Denne plattformen kan også fungere som en sikker, skalerbar og tilpassbar AI-arbeidsplass, som hjelper bedrifter å nå en dypere forståelse av deres datamiljø, og forbedre AI-drevne forretningsløsninger.

Å ha en dypere forståelse av eget datamiljø forbedrer ikke bare effektiviteten av AI-løsningene, men hjelper også organisasjonene å bruke AI-verktøyene sine mer ansvarlig og på en måte som prioriterer datasikkerhet. Data blir stadig mer detaljert takket være AI-drevne prosesser og muligheter, og understreker behovet for teknisk konformitet med sikkerhetskrav og overholdelse av ansvarlig AI-beste praksis.

Elevating Data Governance and Security

Bedrifters datagovernance-rammeverk må gjennomgå en betydelig forandring for å bli AI-klare. Datagovernance-rammeverk er en relativt ny oppfinnelse som fokuserer på mer tradisjonelle dataaktiver. Imidlertid, i dag, i tillegg til strukturerte data, må bedrifter bruke ustrukturerte data som personlige identifiserbare informasjon (PII), e-post, kunde-tilbakemeldinger osv., som nåværende datagovernance-rammeverk ikke kan håndtere.

Også, generativ AI (Gen AI) endrer datagovernance-paradigmet fra regelbasert til guardrails. Bedrifter må definere grenser, i stedet for å stole på harde regler, siden en suksess eller fiasko ikke avslører noe spesielt innsiktsfullt. Ved å definere grenser, beregne en sannsynlighetsgrad for suksess på en bestemt datasamling og deretter måle om utdata forble innenfor disse parameterne, kan organisasjonene bestemme om en AI-løsning er teknisk konform eller om den trenger finjustering.

Organisasjoner må implementere og adoptere nye datagovernance-verktøy, tilnærminger og metoder. Ledende merkevarer bruker maskinlærings-teknikker til å automatisere datagovernance og kvalitetssikring. Spesielt, ved å etablere politikker og terskler på forhånd, kan disse selskapene lettere automatisere håndhevingen av datastandarder. Andre beste datagovernance-praksiser inkluderer å deployere strenge dataprosessering- og lagringsprotokoller, anonymisere data hvor mulig og begrense uønsket datainnsamling.

Som den nåværende reguleringslandskapet rundt AI-drevne datainnsamling fortsetter å utvikle seg, kan ikke-overholdelse føre til alvorlige bøter og økonomisk skade. Navigering av disse nye reglene vil kreve et komprehensivt datagovernance-rammeverk som noterer disse datavernlovene som er spesifikke for et selskaps regioner av operasjon, som EUs AI-akt.

Liksom, bedrifter må forbedre datakompetansen over hele organisasjonen. Selskaper må gjøre endringer på alle nivåer, ikke bare med tekniske personer, som ingeniører eller dataforskere. Start med en datamodenhetsvurdering, som vurderer datasikkerhetskompetansen over ulike roller. En slik vurdering kan avdekke om, for eksempel, team ikke snakker samme forretningspråk. Etter å ha etablert en baseline, kan bedrifter implementere planer for å forbedre datakompetansen og datasikkerhetsbevisstheten.

Enhancing Data Processing Capabilities  

Hvis det ikke allerede var åpenbart, er ustrukturerte data åsen bedrifter vil feile eller lykkes på. Som nevnt tidligere, kan ustrukturerte data inkludere PII, e-post og kunde-tilbakemeldinger og alle data som ikke kan lagres i en vanlig tekstfil, PDF, Microsoft Excel-ark osv. Denne vanskelige naturen til ustrukturerte data gjør det mer vanskelig å analysere eller gjennomføre søk. De fleste data-teknologi-verktøy og -plattformer kan ikke inkorporere og handle på tungt ustrukturerte data — spesielt i konteksten av dag-til-dag kundeinteraksjoner.

For å overvinne ustrukturerte data-utfordringer, må organisasjonene fange denne udokumenterte kunnskapen, trekke den ut og kartlegge den over en bedrifts kunnskapsbase for å skape en fullstendig bildet av deres datamiljø. I fortiden var denne kunnskapsbehandlingsprosessen arbeidskrevende, men AI gjør det lettere og rimeligere ved å samle data fra flere kilder, fikse inkonsistenser, fjerne duplikater, skille viktig fra uviktig data osv.

Når AI integreres med et datamiljø, kan det hjelpe med å automatisere prosesseringen av komplekse aktiver, som juridiske dokumenter, kontrakter, callcenter-interaksjoner osv. AI kan også hjelpe med å bygge kunnskapsgrafer for å organisere ustrukturerte data, og gjøre Gen AI-kapasiteter mer effektive. I tillegg kan Gen AI aktivere bedrifter til å samle og kategorisere data basert på felles likheter, og avdekke manglende avhengigheter.

Mens disse nye AI-drevne data-analyseverktøy kan gi mening og trekke innsikter fra uordnete eller uorganiserte data, må bedrifter også modernisere teknologistakkene sine for å støtte disse komplekse datasamlingene. Å gjenopplive teknologistakken starter med en vurdering — spesielt, en vurdering av hvilke systemer som utfører på et nivå som kan samarbeide med moderne innovasjoner, og hvilke som ikke er på høyde.

Getting Help to Become AI-Ready

Å gjøre et datamiljø AI-klart er en komplisert, tidskrevende og flertrinnsprosess som krever høy ekspertise. Få bedrifter besitter slik kunnskap eller ferdigheter internt. Hvis en merkevare velger å utnytte en partners ekspertise for å forberede datamiljøet sitt for AI-integrasjon, er det bestemte kvaliteter de bør prioritere i søket.

Først og fremst må en ideal partner besitte teknisk ekspertise i flere, sammenhengende disipliner (ikke bare AI), som sky, sikkerhet, data, CX osv. En annen tydelig tegn på en superb partner er om den erkjenner viktigheten av smidighet. Ettersom teknologisk endring akselererer, blir det vanskeligere å forutsi fremtiden. Derfor bør en ideal partner ikke prøve å gjette på en fremtidig tilstand; i stedet hjelper den en bedrifts datamiljø og menneskelige kapital til å bli smidig nok til å tilpasse seg markedstrender og kundekrav.

I tillegg, som diskutert ovenfor, gjelder AI-teknologier for alle, ikke bare data-vitenskapelig team. AI-aktivering er en organisasjonsomfattende innsats. Hver ansatt må være AI-kyndig, uavhengig av nivå. En partner bør hjelpe med å lukke denne gapen, og bringe sammen forretnings- og personlige ekspertiser for å hjelpe bedrifter med å utvikle de nødvendige kapasitetene internt.

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.