Zanieczyszczone dane uniemożliwiają przedsiębiorstwom przyjęcie sztucznej inteligencji – jak firmy mogą się wyplątać

Startupy z sektora zdrowia twierdzą, że niejasne przepisy hamują innowacje sztucznej inteligencji w tym sektorze. Oczywiście, takie środki ostrożności są konieczne w branży zdrowia, gdzie chodzi o życie lub śmierć. Ale to, co mniej się rozumie, to wolne przyjęcie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach SaaS – przestrzeni, która nie jest ograniczona biurokracją jak inne sektory.

Co więc powstrzymuje przedsiębiorstwa od przyjęcia sztucznej inteligencji w celu usprawnienia i optymalizacji swoich procesów? Głównym winowajcą są ogromne ilości zanieczyszczonych danych, które gromadzą się, gdy firmy rosną i dodają nowe narzędzia i produkty. W tym artykule zagłębię się w to, jak zanieczyszczone dane są przeszkodą dla innowacji sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, i będę探ować rozwiązania.

Witaj w dżungli danych

Zacznijmy od rozpatrzenia powszechnego wyzwania danych, z którym borykają się współczesne firmy. Początkowo, gdy firmy oferują ograniczony zakres produktów, zwykle mają czyste dane przychodów, które są przechowywane w jednym systemie. Jednak gdy rozszerzają swoją ofertę i przyjmują różne modele przychodów, wszystko szybko staje się skomplikowane.

Na przykład, firma może początkowo stosować model jednorazowej sprzedaży, ale później wprowadzić dodatkowe opcje, takie jak subskrypcje lub cenę zależną od zużycia. Gdy rosną, prawdopodobnie zróżnicują swoje kanały sprzedaży. Firma, która zaczyna z 100% samoodpowiedzialnej sprzedaży, może z czasem zdać sobie sprawę, że potrzebuje pomocy zespołów sprzedaży, aby sprzedać więcej, krzyżowo sprzedać i pozyskać większych klientów.

Podczas szybkiego wzrostu wiele firm po prostu nakłada nowe systemy sprzedaży na istniejące. Będą nabywać różne narzędzia SaaS, aby zarządzać każdym ruchem, modelem cen, procesem zakupu itd. Nie jest rzadkością, gdy dział marketingu sam ma 20 różnych narzędzi SaaS z 20 różnymi silo danych.

Podczas gdy firmy zwykle zaczynają z czystymi, zintegrowanymi danymi, wzrost powoduje, że dane szybko wymykają się spod kontroli, często zanim firmy zdają sobie z tego sprawę. Dane stają się odizolowane między systemami rozliczeń, realizacji, sukcesu klienta i innymi systemami, co oznacza, że firmy tracą globalną widoczność swoich wewnętrznych procesów. Niestety, ręczne uzgadnianie danych jest często tak czasochłonne i pracochłonne, że dane mogą być przestarzałe, zanim będą gotowe do użycia.

Sztuczna inteligencja nie może sama rozwiązać problemu zanieczyszczonych danych

Wielu potencjalnych klientów pytało nas: “Czy sztuczna inteligencja nie może po prostu rozwiązać tego problemu zanieczyszczonych danych?” Niestety, modele sztucznej inteligencji nie są panaceum na ten problem danych.

Obecne modele sztucznej inteligencji wymagają czystych zbiorów danych, aby działać prawidłowo. Firmy, które polegają na różnych ruchach sprzedaży, platformach SaaS i procesach przychodów, nieuchronnie gromadzą rozproszone i fragmentowane zbiory danych. Gdy dane przychodów firmy są rozproszone po niekompatybilnych systemach, które nie mogą się komunikować ze sobą, sztuczna inteligencja nie może ich zrozumieć. Na przykład, co jest oznaczone jako “Produkt” w jednym systemie może być bardzo różne od “Produktu” w innym systemie. Ta subtelna różnica semantyczna jest trudna do zidentyfikowania przez sztuczną inteligencję i nieuchronnie prowadziłaby do nieścisłości.

Dane muszą być odpowiednio oczyszczone, kontekstualizowane i zintegrowane przed tym, jak sztuczna inteligencja wejdzie do obrazu. Istnieje utrwalony mit, że magazynowanie danych oferuje rozwiązanie pasujące do wszystkich. W rzeczywistości, nawet z magazynem danych, dane nadal muszą być ręcznie rafinowane, oznaczone i kontekstualizowane, zanim firmy będą mogły je wykorzystać do produkcji znaczących analiz. Więc w tym sensie istnieją podobieństwa między magazynowaniem danych a sztuczną inteligencją, ponieważ firmy muszą dotrzeć do korzeni problemu zanieczyszczonych danych, zanim będą mogły wykorzystać korzyści z obu tych narzędzi.

Nawet gdy dane zostały kontekstualizowane, systemy sztucznej inteligencji są nadal szacowane na co najmniej 3% przypadków, gdy “halucynują”. Ale finanse firmy — gdzie nawet przecinek w złym miejscu mógłby mieć efekt domina, zakłócając wiele procesów — wymagają 100% dokładności. Oznacza to, że interwencja ludzka jest nadal niezbędna, aby zweryfikować dokładność i spójność danych. Wczesne wdrożenie sztucznej inteligencji może nawet utworzyć więcej pracy dla analityków, którzy muszą alokować dodatkowy czas i zasoby, aby poprawić te “halucynacje”.

Problem zanieczyszczonych danych

Mimo to, rozprzestrzenianie się rozwiązań SaaS i wynikających z tego zanieczyszczonych danych ma kilka rozwiązań.

Po pierwsze, firmy powinny regularnie oceniać swój stos technologiczny, aby upewnić się, że każde narzędzie jest ściśle niezbędne do ich procesów biznesowych i nie tylko przyczynia się do splątania danych. Możesz znaleźć 10 lub nawet 20+ narzędzi, których Twoje zespoły używają codziennie. Jeśli naprawdę przynoszą korzyści departamentom i całej firmie, nie usuwaj ich. Ale jeśli zanieczyszczone, odizolowane dane zakłócają procesy i gromadzenie informacji, musisz zważyć korzyści przeciwko przejściu na rozwiązanie zintegrowane, w którym wszystkie dane są przechowywane w tym samym narzędziu i języku.

W tym momencie firmy stają przed dylematem przy wyborze oprogramowania: narzędzia all-in-one mogą oferować spójność danych, ale możliwe, że mniej precyzyjne w określonych obszarach. Rozwiązanie pośrednie polega na tym, że firmy szukają oprogramowania, które oferuje uniwersalny model obiektowy, elastyczny, adaptacyjny i bezproblemowo zintegrowany z ogólnym ekosystemem. Weźmy na przykład Atlassian (TEAM ) Jira, to narzędzie do zarządzania projektami, które działa na łatwym do zrozumienia i wysoko rozszerzalnym modelu obiektowym, co ułatwia adaptację do różnych typów zarządzania projektami, w tym Agile Software Development, IT/Helpdesk, Marketing, Edukacja itd.

Aby nawigować ten kompromis, jest niezwykle ważne, aby odmapować metryki, które są najważniejsze dla Twojej firmy i pracować wstecz od tamtej pory. Zidentyfikowanie gwiazdy północnej Twojej firmy i wyrównanie systemów w kierunku niej zapewnia, że architektura infrastruktury danych dostarczy niezbędne informacje. Zamiast koncentrować się wyłącznie na operacyjnych przepływach pracy lub wygodzie użytkownika, rozważ, czy system przyczynia się do niepodważalnych metryk, takich jak te, które są niezbędne do podejmowania strategicznych decyzji.

Ostatecznie to firmy, które inwestują czas i zasoby w rozplątywanie bałaganu danych, których same się dopuściły, jako pierwsze odblokują prawdziwy potencjał sztucznej inteligencji.