Czy Twój ekosystem danych jest gotowy na AI? Jak firmy mogą upewnić się, że ich systemy są przygotowane na gruntowną przebudowę AI

Jako waluta przyszłości, zbieranie danych jest znanym procesem dla firm. Jednak poprzednia era technologii i zestawów narzędzi ograniczała firmy do prostych, ustrukturyzowanych danych, takich jak informacje transakcyjne oraz rozmowy z klientami i centrami obsługi telefonicznej. Następnie marki wykorzystywały analizę sentymentu, aby zobaczyć, co klienci sądzą o produkcie lub usłudze.

Nowe narzędzia i możliwości sztucznej inteligencji stwarzają firmom niesamowitą okazję do wyjścia poza ramy uporządkowane dane i korzystać ze złożonych i niestrukturyzowanych zestawów danych, odblokowując jeszcze większą wartość dla klientów. Na przykład duże modele językowe (LLM) mogą analizować interakcje międzyludzkie i wydobywać kluczowe spostrzeżenia, które wzbogacają doświadczenie klienta (CX).

Niemniej jednak, zanim organizacje będą mogły wykorzystać moc AI, istnieje wiele kroków, które należy wykonać, aby przygotować się do integracji AI, a jednym z najważniejszych (i łatwo pomijanych) jest modernizacja ekosystemu danych. Poniżej przedstawiono niektóre z najlepszych praktyk i strategii, które firmy mogą wykorzystać, aby ich ekosystemy danych były gotowe na AI.

Opanowanie zasobów danych

Firmy muszą gromadzić i organizować swoje dane w centralnym repozytorium lub majątku danych, aby być gotowym na AI. Majątek danych firmy to infrastruktura, która przechowuje i zarządza wszystkimi danymi, a jej głównym celem jest udostępnianie danych odpowiednim osobom, gdy są im potrzebne do podejmowania decyzji opartych na danych lub uzyskania całościowego obrazu swoich zasobów danych. Niestety większość firm nie rozumie swojego istniejącego majątku danych, czy to z powodu ograniczeń starszej generacji, danych silosowych, słabej kontroli dostępu, czy też jakiejś kombinacji przyczyn.

Aby firmy mogły lepiej zrozumieć swoje zasoby danych, powinny współpracować z partnerem, który może zapewnić rozwiązania AI, takie jak ujednolicona generatywna platforma orkiestracji AI. Taka platforma może umożliwić przedsiębiorstwom przyspieszenie eksperymentów i innowacji w LLM, aplikacjach natywnych AI, niestandardowych dodatkach i — co najważniejsze — magazynach danych. Platforma ta może również działać jako bezpieczne, skalowalne i konfigurowalne środowisko robocze AI, pomagając firmom lepiej zrozumieć ich ekosystem danych, ulepszając rozwiązania biznesowe oparte na AI.

Głębsze zrozumienie zasobów danych nie tylko zwiększa skuteczność rozwiązań AI, ale także pomaga organizacjom korzystać z narzędzi AI w sposób bardziej odpowiedzialny i w sposób, który stawia bezpieczeństwo danych na pierwszym miejscu. Dane stają się coraz bardziej szczegółowe dzięki procesom i możliwościom opartym na AI, co podkreśla potrzebę zgodności technicznej z wymogami bezpieczeństwa i przestrzegania odpowiedzialna sztuczna inteligencja najlepsze praktyki.

Podnoszenie poziomu zarządzania danymi i bezpieczeństwa

Ramy zarządzania danymi firm muszą przejść znaczną modernizację, aby były gotowe na AI. Ramy zarządzania danymi to stosunkowo niedawny wynalazek skupiony na bardziej tradycyjnych zasobach danych. Jednak obecnie, oprócz danych ustrukturyzowanych, firmy muszą korzystać z danych nieustrukturyzowanych, takich jak dane osobowe (PII), wiadomości e-mail, opinie klientów itp., których obecne ramy zarządzania danymi nie są w stanie obsłużyć.

Tak więc, generatywna sztuczna inteligencja (Sztuczna inteligencja generacji) zmienia paradygmat zarządzania danymi z opartego na regułach na oparte na sztywnych zasadach. Firmy muszą określić granice, zamiast polegać na sztywnych regułach, ponieważ pojedynczy sukces lub porażka nie ujawniają niczego szczególnie istotnego. Definiując granice, obliczając prawdopodobieństwo sukcesu dla określonego zestawu danych, a następnie mierząc, czy wyniki mieszczą się w tych parametrach, organizacje mogą określić, czy rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji jest technicznie zgodne, czy też wymaga dopracowania.

Organizacje muszą wdrożyć i przyjąć nowe narzędzia, podejścia i metodologie zarządzania danymi. Wiodące marki wykorzystywać techniki uczenia maszynowego do automatyzacji zarządzania danymi i zapewniania jakości. W szczególności, poprzez wcześniejsze ustalenie zasad i progów, firmy te mogą łatwiej zautomatyzować egzekwowanie standardów danych. Inne najlepsze praktyki zarządzania danymi obejmują wdrażanie rygorystycznych protokołów przetwarzania i przechowywania danych, anonimizowanie danych, gdy jest to możliwe, oraz ograniczanie nieuzasadnionego gromadzenia danych.

W miarę jak obecny krajobraz regulacyjny wokół gromadzenia danych za pomocą sztucznej inteligencji nadal ewoluuje, nieprzestrzeganie przepisów może skutkować poważnymi karami finansowymi i szkodami dla reputacji. Poruszanie się po tych pojawiających się przepisach będzie wymagało kompleksowych ram zarządzania danymi, które uwzględniają przepisy o ochronie danych specyficzne dla regionów działalności firmy, takie jak Ustawa UE o sztucznej inteligencji.

Podobnie firmy muszą poprawić znajomość danych w całej organizacji. Firmy muszą wprowadzać zmiany na każdym poziomie, nie tylko wśród osób technicznych, takich jak inżynierowie lub naukowcy danych. Zacznij od oceny dojrzałości danych, oceniając kompetencje w zakresie bezpieczeństwa danych w różnych rolach. Taka ocena może wykryć, czy na przykład zespoły nie mówią tym samym językiem biznesowym. Po ustaleniu punktu odniesienia firmy mogą wdrażać plany mające na celu zwiększenie znajomości danych i świadomości bezpieczeństwa.

Zwiększanie możliwości przetwarzania danych  

Jeśli jeszcze tego nie było widać, nieustrukturyzowane dane to wzgórze, na którym marki odniosą sukces lub porażkę. Jak wspomniano wcześniej, nieustrukturyzowane dane mogą obejmować PII, wiadomości e-mail i opinie klientów oraz wszelkie dane, których nie można zapisać w zwykłym pliku tekstowym, PDF, arkuszu kalkulacyjnym Microsoft Excel itp. Ta nieporęczna natura nieustrukturyzowanych danych utrudnia ich analizę lub przeprowadzanie wyszukiwań. Większość narzędzi i platform technologii danych nie może włączać i działać na podstawie silnie nieustrukturyzowanych danych — szczególnie w kontekście codziennych interakcji z klientami.

Aby przezwyciężyć wyzwania związane z nieustrukturyzowanymi danymi, organizacje muszą przechwycić tę nieudokumentowaną wiedzę, wyodrębnić ją i zmapować na bazie wiedzy przedsiębiorstwa, aby stworzyć pełny obraz swojego ekosystemu danych. W przeszłości ten proces zarządzania wiedzą był pracochłonny, ale sztuczna inteligencja ułatwia go i czyni bardziej przystępnym cenowo, zbierając dane z wielu źródeł, naprawiając niespójności, usuwając duplikaty, oddzielając ważne dane od nieistotnych itp.

Gdy AI zintegruje się z ekosystemem danych, może pomóc zautomatyzować przetwarzanie złożonych zasobów, takich jak dokumenty prawne, umowy, interakcje z call center itp. AI może również pomóc w budowaniu wykresów wiedzy w celu uporządkowania niestrukturyzowanych danych, dzięki czemu możliwości Gen AI są bardziej efektywne. Ponadto Gen AI umożliwia firmom zbieranie i kategoryzowanie danych na podstawie wspólnych podobieństw, odkrywając brakujące zależności.

Choć te powstające rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji narzędzia do analizy danych mogą zrozumieć i wyciągnąć wnioski z chaotycznych lub niezorganizowanych danych, firmy muszą również zmodernizować swój stos technologiczny, aby obsługiwać te złożone zestawy danych. Ożywienie stosu technologicznego zaczyna się od audytu — konkretnie, oceny, które systemy działają na poziomie, który może współgrać z nowoczesnymi innowacjami, a które nie są na poziomie. Firmy muszą również ustalić, które istniejące systemy mogą zintegrować się z nowymi narzędziami.

Uzyskiwanie pomocy w przygotowaniu się na sztuczną inteligencję

Przygotowanie ekosystemu danych do obsługi AI to złożony, żmudny i wieloetapowy proces, który wymaga wysokiego poziomu wiedzy specjalistycznej. Niewiele firm posiada taką wiedzę lub umiejętności wewnętrzne. Jeśli marka zdecyduje się wykorzystać wiedzę specjalistyczną partnera, aby przygotować swój ekosystem danych do integracji AI, istnieją określone cechy, które powinna traktować priorytetowo w swoich poszukiwaniach.

Na początek idealny partner musi posiadać wiedzę techniczną w wielu powiązanych ze sobą dyscyplinach (nie tylko AI), takich jak chmura, bezpieczeństwo, dane, CX itp. Innym znakiem rozpoznawczym doskonałego partnera jest to, czy uznaje on znaczenie zwinności. Wraz z przyspieszeniem zmian technologicznych coraz trudniej jest przewidzieć przyszłość. W tym celu idealny partner nie powinien próbować zgadywać przyszłego stanu; zamiast tego pomaga ekosystemowi danych i kapitałowi ludzkiemu firmy stać się wystarczająco zwinnymi, aby dostosować się do trendów rynkowych i wymagań klientów.

Ponadto, jak omówiono powyżej, technologie AI dotyczą każdego, nie tylko zespołu zajmującego się nauką o danych. Włączanie AI jest przedsięwzięciem obejmującym całą organizację. Każdy pracownik musi być obeznany z AI, niezależnie od swojego poziomu. Partner powinien pomóc w przezwyciężeniu tej luki, łącząc wiedzę biznesową i ekspercką z zakresu ludzi, aby pomóc przedsiębiorstwom rozwijać niezbędne możliwości wewnętrznie.