Protejați-vă strategia de inteligență artificială a companiei pentru viitor: Cum o fundație puternică de date vă poate pregăti pentru inovație durabilă

Ritmul accelerat al inovației a dat liderilor de afaceri o senzație de tulburare în ultimii ani, și a fost dificil să țină pasul cu mulțimea de noi capacități care au apărut pe piață. Chiar când companiile cred că sunt înainte de joc, un nou anunț amenință să fragmenteze atenția și să deraieze progresul. Acest lucru a determinat conducerea companiilor să gândească mai mult pe termen lung cu strategiile lor digitale și să-și consolideze capacitatea de inovație durabilă.

Conceptul de inovație durabilă este diferit de sustenabilitatea în sine (care se ocupă adesea de impactul asupra climei), și este, în schimb, o recunoaștere a faptului că tehnologia emergentă necesită un ecosistem adecvat pentru a prospera. Cu alte cuvinte, transformarea digitală nu se referă doar la achiziționarea tehnologiei disponibile în prezent, ci și la stabilirea unei fundații solide de date pentru a fi în măsură să achiziționeze orice tehnologie care va apărea în viitor. Această fundație este rădăcina inovației înseși, și permite companiilor să construiască un model de analiză pe baza acesteia (cu inteligență artificială încorporată) pentru a oferi insight-uri care să conducă la schimbare. Acest tip de mediu este adesea geneza principiului bine-cunoscut “Eșuează repede. Învață repede.” pentru că oferă spațiu pentru echipe să experimenteze și să testeze noi idei.

Pe măsură ce entuziasmul din jurul inteligenței artificiale și a GenAI se transformă de la experimentare la execuție, companiile își protejează investițiile pentru viitor, creând un strat de date robust, bine proiectat, care este accesibil, organizat și structurat pentru a rezista testului timpului.

Abordarea lacunei de date

În timp ce tehnologia mai atrăgătoare, orientată către client, atrage toate titlurile, este analiza datelor din spatele scenei care este adevăratul cal de bătaie al inteligenței artificiale și a GenAI. Majoritatea liderilor înțeleg acest lucru în prezent, dar programele de inteligență artificială și eforturile de colectare a datelor pot rula încă paralel unul cu celălalt, în care datele sunt acumulate într-un loc înainte de a fi introduse în programele de inteligență artificială. În loc de a privi programul dvs. de date și procesele de inteligență artificială ca două inițiative separate, cele două eforturi trebuie să fie legate pentru a se asigura că datele sunt aranjate corespunzător și gata de a fi consumate. Adică, deși pot exista cantități uriașe de date disponibile, liderii trebuie să ia în considerare cât de multe dintre acestea sunt cu adevărat utilizabile pentru a conduce proiectele lor de inteligență artificială. Realitatea este că nu prea multe. Într-un fel, organizațiile își dublează eforturile prin păstrarea datelor și a inteligenței artificiale separate, și alinierea lor mai aproape una de cealaltă poate fi un diferențiator cheie în ceea ce privește îmbunătățirea eficienței, reducerea costurilor și optimizarea operațiunilor.

Potrivit BCG, companiile care au investit timpul necesar pentru a combina programele lor de date și inteligență artificială de la început au experimentat o creștere excepțională în comparație cu concurenții lor. După toate, companiile nu pot avea dezvoltare de inteligență artificială fără a remedia mai întâi datele, și liderii se desprind de restul prin utilizarea capacităților lor mai mature pentru a ideea, prioritiza și asigura adoptarea unor utilizări mai diferențiate și transformatoare ale datelor și inteligenței artificiale. Ca urmare, companiile care au legat datele de dezvoltarea inteligenței artificiale au de patru ori mai multe cazuri de utilizare scalate și adoptate în întreaga afacere decât cei care se află în urmă în ceea ce privește datele și inteligența artificială, și pentru fiecare caz de utilizare pe care îl implementează, impactul financiar mediu este de cinci ori mai mare.

Pentru a consolida fundația dvs. de date, începeți prin a pune câteva întrebări cheie

Amintiți-vă, capacitatea de a ridica și muta date (fie pe site, fie prin migrare în cloud) nu este același lucru cu a le face gata pentru inteligența artificială. Pentru a se asigura că datele sunt pregătite pentru a fi consumate (adică, pentru a fi analizate pentru insight-uri de inteligență artificială), companiile trebuie să ia în considerare mai întâi câteva întrebări importante:

• Cum se aliniază datele noastre cu rezultatele specifice ale afacerii? Modelele de inteligență artificială necesită date curate, relevante și contextualizate pentru a fi eficiente. În stadiile incipiente, companiile ar trebui să-și schimbe mentalitatea de la modul în care datele sunt achiziționate și stocate la modul în care vor fi utilizate pentru luarea deciziilor bazate pe inteligență artificială în cadrul unor funcții specifice. Când companiile proiectează cazuri de utilizare specifice în timp ce stochează și organizează datele, acestea pot fi mai ușor accesibile atunci când vine vorba de dezvoltarea de noi procese, cum ar fi inteligența artificială, GenAI sau inteligența artificială agentică.
• Care sunt obstacolele din calea noastră? Când McKinsey a chestionat 100 de lideri din cadrul conducerii executive din industrii din întreaga lume, aproape 50% au avut dificultăți în a înțelege riscurile generate de transformările digitale și analitice – cu mult peste punctul de durere principal al managementului riscului. În grabă de a obține rezultate, companiile pot sacrifica adesea strategia pentru viteză. În schimb, liderii trebuie să studieze cu atenție toate unghiurile, să gândească în perspectivă și să încerce să atenueze orice potențial de risc.
• Cum putem optimiza datele noastre pentru a crește eficiența? Pe măsură ce nevoia de date se intensifică, este obișnuit ca managerii să poarte ochelari și să se concentreze doar pe propriul departament. Acest tip de gândire în siloz conduce la redundanța datelor și la viteze de recuperare a datelor mai lente, astfel că companiile trebuie să prioritizeze comunicarea și colaborarea interfuncțională de la început.

4 Cele mai bune practici pentru dezvoltarea unei fundații solide de date

Companiile care investesc în stratul lor de date astăzi se pregătesc pentru succesul pe termen lung al inteligenței artificiale în viitor. Iată patru cele mai bune practici pentru a vă proteja strategia de date:

1. Asigurați-vă calitatea și guvernanța datelor

• Stabiliți linia de proveniență a datelor, gestionarea metadatelor și verificările automate ale calității
• Utilizați cataloage de date bazate pe inteligență artificială pentru o descoperire și clasificare mai bună
• Simplificați gestionarea datelor pentru a asigura o guvernanță fără probleme a datelor structurate și nestructurate, modelelor de învățare automată (ML), notebook-urilor, dashboard-urilor și fișierelor

Un exemplu bun de companie care utilizează activ inteligența artificială pentru a asigura calitatea și guvernanța datelor este SAP, care integrează capacități de învățare automată în suita sa de gestionare a datelor pentru a identifica și rectifica incoerențele de date, îmbunătățind astfel calitatea generală a datelor și menținând practici robuste de guvernanță a datelor pe platformele sale.

2. Întăriți securitatea, confidențialitatea și conformitatea datelor

• Implementați securitatea Zero-Trust prin criptarea datelor în repaus și în tranzit
• Utilizați detectarea amenințărilor bazată pe inteligență artificială pentru a identifica anomalii și a preveni încălcări
• Asigurați-vă conformitatea cu reglementări globale, cum ar fi GDPR și CCPA, și automatizați raportarea și auditurile utilizând inteligență artificială

O companie care face lucruri inovatoare în lanțul de aprovizionare digitală și gestionarea riscurilor terților este Black Kite. Platforma de inteligență a Black Kite oferă rapid și eficient informații despre terți și lanțuri de aprovizionare, prioritizând rezultatele într-un dashboard simplificat pe care echipele de gestionare a riscurilor le pot consuma și închide lacunele de securitate critice.

3. Explorați parteneriate strategice

• Evaluați capacitățile dvs. avansate de analize și studiați modul în care datele existente funcționează
• Căutați parteneri care pot integra inteligența artificială, ingineria datelor și analiza într-o platformă ușor de gestionat

Unele soluții de parteneriat bazate pe cloud care pot ajuta la structurarea datelor pentru succesul inteligenței artificiale sunt: (a) Databricks, care se integrează cu uneltele existente și ajută companiile să construiască, să scaleze și să guverneze datele și inteligența artificială (inclusiv GenAI și alte modele de învățare automată); și (b) Snowflake, care operează o platformă care permite analiza datelor și accesul simultan la seturi de date cu latență minimă.

4. Cultivați o cultură bazată pe date

• Democratizați accesul la date prin implementarea unor instrumente de inteligență artificială cu auto-servire care utilizează interogarea în limbaj natural (NLQ) pentru a face insight-urile din date accesibile
• Dezvoltați angajații în ceea ce privește inteligența artificială și alfabetizarea datelor, și instruiți echipele în procese de guvernanță a datelor și inteligenței artificiale
• Încurajați colaborarea între oamenii de știință din domeniul datelor, ingineri și echipe de afaceri pentru a facilita schimbul de date și a genera insight-uri mai holistice

Un exemplu de companie care cultivă activ o cultură bazată pe date, care se bazează puternic pe inteligența artificială, este Amazon, care utilizează datele clienților pe scară largă pentru a personaliza recomandări de produse, a optimiza logistica și a lua decizii de afaceri informate în întreaga operațiune, făcând datele un pilon central al strategiei sale.

Construirea unei fundații de date pentru viitor

Conform unui sondaj KPMG recent, 67% dintre liderii de afaceri se așteaptă ca inteligența artificială să transforme fundamental afacerile lor în următorii doi ani, și 85% simt că calitatea datelor va fi cel mai mare blocaj pentru progres. Acest lucru înseamnă că este timpul pentru o reevaluare majoră a datelor însele, concentrându-se nu doar pe stocare, ci și pe utilizabilitate și eficiență. Prin punerea fundațiilor de date în ordine acum, companiile își pot proteja investițiile în inteligență artificială și se pot poziționa pentru inovație durabilă și continuă.