Czy Twoje Środowisko Danych Jest Gotowe na Sztuczną Inteligencję? Jak Firmy Mogą Upewnić Się, Że Ich Systemy Są Przygotowane na Przebudowę Sztucznej Inteligencji

Jako waluta przyszłości, zbieranie danych jest znany procesem dla firm. Niemniej jednak, poprzednia era technologii i narzędzi ograniczała firmy do prostych, uporządkowanych danych, takich jak informacje transakcyjne i rozmowy z klientami i centrum obsługi. Stamtąd, marki wykorzystywały analizę sentimentu, aby zobaczyć, jak klienci czują się wobec produktu lub usługi.

Nowe narzędzia i możliwości sztucznej inteligencji przedstawiają niesamowitą okazję dla firm, aby wyjść poza uporządkowane dane i skorzystać z złożonych i nieuporządkowanych zbiorów danych, odblokowując jeszcze większą wartość dla klientów. Na przykład, duże modele językowe (LLM) mogą analizować interakcje ludzi i wyodrębniać kluczowe spostrzeżenia, które wzbogacają doświadczenie klienta (CX).

Jednakże, zanim organizacje będą mogły wykorzystać moc sztucznej inteligencji, istnieją wiele kroków, które należy podjąć, aby przygotować się do integracji sztucznej inteligencji, a jednym z najważniejszych (i łatwo pomijanym) jest zmodernizowanie ich środowiska danych. Poniżej znajdują się niektóre z najlepszych praktyk i strategii, które firmy mogą wykorzystać, aby uczynić swoje środowiska danych gotowymi na sztuczną inteligencję.

Opanowanie Środowiska Danych

Firmy muszą zgromadzić i zorganizować swoje dane w centralnym repozytorium lub środowisku danych, aby stać się gotowymi na sztuczną inteligencję. Środowisko danych firmy to infrastruktura, która przechowuje i zarządza wszystkimi danymi, z głównym celem, aby dane były łatwo dostępne dla odpowiednich osób, kiedy są potrzebne do podejmowania decyzji opartych na danych lub uzyskania holistycznego widoku ich aktywów danych. Niestety, większość firm nie rozumie swojego istniejącego środowiska danych, czy to z powodu ograniczeń dziedzictwa, danych w izolacji, słabego kontroli dostępu lub kombinacji tych powodów.

Aby firmy mogły uzyskać głębsze zrozumienie swojego środowiska danych, powinny współpracować z partnerem, który może dostarczyć rozwiązania sztucznej inteligencji, takie jak zintegrowana platforma orkiestracji sztucznej inteligencji. Taka platforma może umożliwić firmom przyspieszenie eksperymentowania i innowacji w zakresie LLM, aplikacji rodzimych dla sztucznej inteligencji, niestandardowych dodatków i — co najważniejsze — magazynów danych. Platforma ta może również funkcjonować jako bezpieczna, skalowalna i dostosowywalna stacja robocza sztucznej inteligencji, pomagając firmom uzyskać głębsze zrozumienie ich środowiska danych, poprawiając rozwiązania biznesowe oparte na sztucznej inteligencji.

Posiadanie głębszego zrozumienia własnego środowiska danych nie tylko zwiększa skuteczność rozwiązań sztucznej inteligencji, ale także pomaga organizacjom wykorzystywać swoje narzędzia sztucznej inteligencji w sposób bardziej odpowiedzialny i z priorytetem dla bezpieczeństwa danych. Dane nadal stają się bardziej szczegółowe dzięki procesom i możliwościom sztucznej inteligencji, co podkreśla potrzebę zgodności technicznej z wymogami bezpieczeństwa i przestrzegania zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji.

Podniesienie Poziomu Zarządzania Danymi i Bezpieczeństwa

Ramowe zarządzania danymi firm muszą przejść znaczącą metamorfozę, aby stać się gotowymi na sztuczną inteligencję. Ramy zarządzania danymi to stosunkowo nowy wynalazek skoncentrowany na tradycyjnych aktywach danych. Jednak dzisiaj, oprócz uporządkowanych danych, firmy muszą wykorzystywać nieuporządkowane dane, takie jak dane osobowe, e-maile, opinie klientów itp., których ramy zarządzania danymi nie mogą obecnie obsłużyć.

Ponadto, sztuczna inteligencja generatywna (Gen AI) zmienia paradygmę zarządzania danymi z opartej na zasadach na opartą na ograniczeniach. Firmy muszą określić granice, zamiast polegać na twardych zasadach, ponieważ jeden sukces lub porażka nie ujawniają nic szczególnie interesującego. Poprzez określenie granic, obliczanie wskaźnika sukcesu na określonym zestawie danych i następnie pomiar, czy dane wyjściowe pozostają w tych parametrach, organizacje mogą określić, czy rozwiązanie sztucznej inteligencji jest technicznie zgodne czy wymaga dokładnego dostosowania.

Firmy muszą wdrożyć i przyjąć nowe narzędzia, podejścia i metody zarządzania danymi. Wiodące marki wykorzystują techniki uczenia maszynowego do automatyzacji zarządzania danymi i jakości. W szczególności, poprzez ustalenie polityk i progów wcześniej, te firmy mogą łatwiej zautomatyzować egzekwowanie standardów danych. Inne najlepsze praktyki zarządzania danymi obejmują wdrożenie rygorystycznych protokołów przetwarzania i przechowywania danych, anonimizację danych, gdzie to możliwe, oraz ograniczenie nieuzasadnionego zbierania danych.

Ponieważ obecny krajobraz regulacyjny wokół zbierania danych za pomocą sztucznej inteligencji nadal ewoluuje, niezgodność może spowodować poważne kary i uszkodzenie reputacji. Nawigowanie w tych nowych przepisach będzie wymagało kompleksowej ramy zarządzania danymi, która uwzględnia te prawa ochrony danych, które są specyficzne dla regionów działania firmy, takich jak Akt Sztucznej Inteligencji UE.

Podobnie, firmy muszą poprawić umiejętności związane z danymi w całej organizacji. Firmy muszą wprowadzić zmiany na każdym poziomie, a nie tylko u osób technicznych, takich jak inżynierowie lub analitycy danych. Zaczynają od oceny dojrzałości danych, oceniając kompetencje związane z bezpieczeństwem danych w różnych rolach. Taka ocena może pomóc w identyfikacji, na przykład, czy zespoły nie mówią tym samym językiem biznesowym. Po ustaleniu podstawy, firmy mogą wdrożyć plany, aby poprawić umiejętności związane z danymi i świadomość bezpieczeństwa.

Poprawa Możliwości Przetwarzania Danych

Jeśli nie było to już oczywiste, nieuporządkowane dane są wzniesieniem, na którym marki mogą zawieść lub odnieść sukces. Jak wcześniej wspomniano, nieuporządkowane dane mogą obejmować dane osobowe, e-maile i opinie klientów, a także wszelkie dane, które nie mogą być przechowywane w regularnym pliku tekstowym, PDF, arkuszu kalkulacyjnym Microsoft Excel itp. Ta nieładna natura nieuporządkowanych danych sprawia, że są one trudniejsze do analizy lub przeprowadzania wyszukiwań. Większość narzędzi i platform danych nie może uwzględniać i działać na nieuporządkowanych danych, zwłaszcza w kontekście codziennych interakcji z klientami.

Aby pokonać wyzwania związane z nieuporządkowanymi danymi, organizacje muszą przechwycić tę nieudokumentowaną wiedzę, wyodrębnić ją i mapować na korporacyjną bazę wiedzy, aby stworzyć pełny obraz ich środowiska danych. W przeszłości, ten proces zarządzania wiedzą był czasochłonny, ale sztuczna inteligencja sprawia, że jest to łatwiejsze i bardziej opłacalne, zbierając dane z wielu źródeł, poprawiając nieścisłości, usuwając duplikaty, rozdzielając ważne od nieważnych danych itp.

Gdy sztuczna inteligencja zostanie zintegrowana z środowiskiem danych, może pomóc w zautomatyzowaniu przetwarzania złożonych aktywów, takich jak dokumenty prawne, umowy, interakcje z centrum obsługi itp. Sztuczna inteligencja może również pomóc w budowaniu grafów wiedzy, aby zorganizować nieuporządkowane dane, sprawiając, że możliwości sztucznej inteligencji generatywnej są bardziej skuteczne. Co więcej, sztuczna inteligencja generatywna umożliwia firmom gromadzenie i kategoryzowanie danych na podstawie wspólnych podobieństw, ujawniając brakujące zależności.

Chociaż te nowe narzędzia analityczne sztucznej inteligencji mogą pomóc w zrozumieniu i wyciągnięciu wniosków z nieładnych lub nieuporządkowanych danych, firmy muszą również zmodernizować swój stos technologiczny, aby wesprzeć te złożone zestawy danych. Odnowienie stosu technologicznego zaczyna się od audytu — konkretnie, oceny, które systemy działają na poziomie, który może współpracować z nowymi innowacjami, a które nie są wystarczająco dobre. Firmy muszą również określić, które istniejące systemy mogą być zintegrowane z nowymi narzędziami.

Pomoc w Staniu Się Gotowym na Sztuczną Inteligencję

Uczynienie środowiska danych gotowym na sztuczną inteligencję jest skomplikowanym, czasochłonnym i wieloetapowym procesem, który wymaga wysokiego poziomu ekspertyzy. Nieliczne firmy posiadają taką wiedzę lub umiejętności wewnętrznie. Jeśli marka zdecyduje się skorzystać z ekspertyzy partnera, aby przygotować swoje środowisko danych do integracji sztucznej inteligencji, istnieją określone cechy, które powinny być priorytetem w ich poszukiwaniach.

Najpierw, idealny partner musi posiadać ekspertyzę techniczną w wielu, wzajemnie połączonych dziedzinach (nie tylko sztucznej inteligencji), takich jak chmura, bezpieczeństwo, dane, CX itp. Innym wskaźnikiem wybitnego partnera jest to, czy rozpoznaje on wagę elastyczności. Ponieważ tempo zmian technologicznych przyspiesza, staje się coraz trudniejsze przewidywać przyszłość. W związku z tym, idealny partner nie powinien próbować zgadywać przyszłego stanu; zamiast tego, powinien pomóc firmom w uczynieniu ich środowiska danych i kapitału ludzkiego wystarczająco elastycznymi, aby dostosować się do trendów rynkowych i wymagań klientów.

Ponadto, jak omówiono powyżej, technologie sztucznej inteligencji dotyczą wszystkich, a nie tylko zespołu naukowego. Umożliwienie sztucznej inteligencji jest przedsięwzięciem organizacyjnym. Każdy pracownik musi być świadomy sztucznej inteligencji, niezależnie od swojego poziomu. Partner powinien pomóc w zamykaniu tej luki, łącząc ekspertyzę biznesową i ludzką, aby pomóc firmom w rozwoju niezbędnych umiejętności wewnętrznie.

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.