Este Ecosistemul Dvs. de Date Gata pentru Inteligența Artificială? Cum Pot Companiile să se Asigure că Sistemele Lor sunt Pregătite pentru o Revoluție a Inteligenței Artificiale

Ca monedă a viitorului, colectarea de date este un proces familiar pentru companii. Cu toate acestea, era anterioară a tehnologiilor și a seturilor de instrumente a limitat afacerile la date simple, structurate, cum ar fi informații tranzacționale și conversații cu clienții și centrele de apel. De acolo, brandurile ar utiliza analiza sentimentului pentru a vedea cum se simt clienții despre un produs sau serviciu.

Noile instrumente și capacități ale inteligenței artificiale oferă o oportunitate incredibilă pentru companii să meargă dincolo de datele structurate și să acceseze seturi de date complexe și nestructurate, deblocând o valoare și mai mare pentru clienți. De exemplu, modelele lingvistice mari (LLM) pot analiza interacțiunile umane și extrage informații cruciale care îmbunătățesc experiența clienților (CX).

Cu toate acestea, înainte ca organizațiile să poată valorifica puterea inteligenței artificiale, există multe etape pentru a se pregăti pentru o integrare a inteligenței artificiale, iar una dintre cele mai importante (și ușor neglijate) este modernizarea ecosistemului de date. Mai jos sunt prezentate unele dintre cele mai bune practici și strategii pe care afacerile le pot utiliza pentru a-și face ecosistemele de date gata pentru inteligența artificială.

Stăpânirea Patrimoniului de Date

Companiile trebuie să adune și să organizeze datele într-un depozit central sau patrimoniu de date pentru a deveni gata pentru inteligența artificială. Patrimoniul de date al unei companii este infrastructura care stochează și gestionează toate datele, cu scopul principal de a face datele disponibile persoanelor potrivite atunci când au nevoie de ele pentru a lua decizii bazate pe date sau pentru a obține o vedere holistică a activelor de date. Din nefericire, majoritatea companiilor nu înțeleg patrimoniul de date existent, fie din cauza constrângerilor legacy, a datelor izolate, a controlului slab al accesului sau a unei combinații de motive.

Pentru a obține o înțelegere mai profundă a patrimoniului de date, afacerile ar trebui să colaboreze cu un partener care poate oferi soluții de inteligență artificială, cum ar fi o platformă de orchestrare generativă de inteligență artificială unificată. O astfel de platformă poate permite întreprinderilor să accelereze experimentarea și inovarea în domeniul modelelor lingvistice mari, aplicațiilor native de inteligență artificială, modulelor personalizate și, mai important, depozitelor de date. Această platformă poate funcționa, de asemenea, ca o bancă de lucru de inteligență artificială securizată, escalabilă și personalizabilă, ajutând companiile să obțină o înțelegere mai profundă a ecosistemului de date, îmbunătățind soluțiile de afaceri bazate pe inteligență artificială.

Avea o înțelegere mai profundă a patrimoniului de date nu numai îmbunătățește eficacitatea soluțiilor de inteligență artificială, dar ajută, de asemenea, organizațiile să utilizeze instrumentele de inteligență artificială într-un mod mai responsabil și care prioritizează securitatea datelor. Datele continuă să devină mai detaliate datorită proceselor și capacităților bazate pe inteligență artificială, subliniind nevoia de conformitate tehnică cu cerințele de securitate și respectarea principiilor de inteligență artificială responsabilă.

Îmbunătățirea Guvernării și Securității Datelor

Cadrul de guvernare a datelor al companiilor trebuie să suferă o schimbare semnificativă pentru a deveni gata pentru inteligența artificială. Cadrul de guvernare a datelor este o invenție relativ recentă, axată pe activele de date tradiționale. Cu toate acestea, astăzi, pe lângă datele structurate, companiile trebuie să utilizeze date nestructurate, cum ar fi informații cu caracter personal (PII), e-mailuri, feedback de la clienți etc., pe care cadrul de guvernare a datelor actual nu le poate gestiona.

De asemenea, inteligența artificială generativă (Gen AI) schimbă paradigma guvernării datelor de la reguli bazate pe garduri. Companiile trebuie să definească limite, în loc să se bazeze pe reguli stricte, deoarece un succes sau un eșec nu revelează nimic deosebit de interesant. Prin definirea limitelor, calcularea ratei de succes pe un anumit set de date și măsurarea dacă ieșirile au rămas în aceste parametri, organizațiile pot determina dacă o soluție de inteligență artificială este conformă din punct de vedere tehnic sau dacă are nevoie de reglaje fine.

Organizațiile trebuie să implementeze și să adopte noi instrumente, abordări și metodologii de guvernare a datelor. Brandurile de top utilizează tehnici de învățare automată pentru a automatiza guvernarea și asigurarea calității datelor. În special, prin stabilirea politicilor și pragurilor dinainte, aceste companii pot automatiza mai ușor aplicarea standardelor de date. Alte practici de guvernare a datelor includ implementarea unor protocoale riguroase de procesare și stocare a datelor, anonimizarea datelor acolo unde este posibil și restricționarea colectării neautorizate de date.

Pe măsură ce peisajul regulamentar actual în jurul colectării de date bazate pe inteligență artificială continuă să evolueze, nerespectarea regulamentelor poate duce la amenzi și prejudicii reputaționale grave. Navigarea în aceste reguli emergente va necesita un cadru de guvernare a datelor cuprinzător care să țină cont de legile de protecție a datelor specifice regiunilor de operare ale companiei, cum ar fi Actul privind Inteligența Artificială al UE.

La fel, companiile trebuie să îmbunătățească alfabetizarea datelor în întreaga organizație. Companiile trebuie să facă schimbări la fiecare nivel, nu doar cu personalul tehnic, cum ar fi ingineri sau oameni de știință. Începeți cu o evaluare a maturității datelor, evaluând competențele de securitate a datelor în diferite roluri. O astfel de evaluare poate scoate la iveală dacă, de exemplu, echipele nu vorbesc același limbaj de afaceri. După stabilirea unei linii de bază, companiile pot implementa planuri pentru a îmbunătăți alfabetizarea datelor și conștientizarea securității.

Îmbunătățirea Capabilităților de Procesare a Datelor

Dacă nu era deja evident, datele nestructurate sunt dealul pe care brandurile vor reuși sau vor eșua. Așa cum s-a menționat anterior, datele nestructurate pot include informații cu caracter personal, e-mailuri și feedback de la clienți și orice date care nu pot fi stocate într-un fișier text regulat, PDF, foaie de calcul Excel etc. Această natură nestructurată a datelor le face mai dificil de analizat sau de căutat. Majoritatea instrumentelor și platformelor de tehnologie a datelor nu pot încorpora și acționa asupra datelor puternic nestructurate — în special în contextul interacțiunilor zilnice cu clienții.

Pentru a depăși provocările datelor nestructurate, organizațiile trebuie să capteze această cunoaștere nedocumentată, să o extragă și să o mapăzeze pe o bază de cunoaștere a întreprinderii pentru a crea o imagine completă a ecosistemului de date. În trecut, acest proces de gestionare a cunoașterii a fost laborios, dar inteligența artificială face acest lucru mai ușor și mai accesibil prin colectarea de date din multiple surse, corectarea incoerențelor, eliminarea duplicatelor, separarea informațiilor importante de cele lipsite de importanță etc.

Odată ce inteligența artificială se integrează cu un ecosistem de date, ea poate ajuta la automatizarea procesării activelor complexe, cum ar fi documente juridice, contracte, interacțiuni cu centrul de apel etc. Inteligența artificială poate ajuta, de asemenea, la construirea grafurilor de cunoaștere pentru a organiza datele nestructurate, făcând capacitățile de inteligență artificială generativă mai eficiente. Mai mult, inteligența artificială generativă permite companiilor să colecteze și să categorizeze date pe baza asemănărilor comune, descoperind dependențe lipsă.

Deși aceste instrumente de analiză a datelor bazate pe inteligență artificială emergente pot face sens și pot extrage informații din date haotice sau neorganizate, companiile trebuie să-și modernizeze, de asemenea, stiva tehnologică pentru a sprijini aceste seturi de date complexe. Reînnoirea stivei tehnologice începe cu o auditare — în special, o evaluare a sistemelor care funcționează la un nivel care poate fi în concordanță cu inovațiile moderne și a celor care nu sunt la nivelul dorit. Companiile trebuie să determine, de asemenea, care sisteme existente pot fi integrate cu instrumente noi.

Obținerea Ajutorului pentru a Deveni Gata pentru Inteligența Artificială

Pregătirea unui ecosistem de date pentru a deveni gata pentru inteligența artificială este un proces implicat, laborios și multietapă care necesită un nivel ridicat de expertiză. Puține companii posedă astfel de cunoștințe sau abilități în cadrul organizației. Dacă o marcă alege să utilizeze expertiza unui partener pentru a pregăti ecosistemul de date pentru integrarea inteligenței artificiale, există anumite calități pe care ar trebui să le prioritizeze în căutarea lor.

În primul rând, un partener ideal trebuie să posede expertiză tehnică în multiple discipline interconectate (nu doar inteligență artificială), cum ar fi cloud, securitate, date, experiență a clienților etc. Un alt semn distinctiv al unui partener excelent este dacă recunoaște importanța agilității. Pe măsură ce schimbarea tehnologică se accelerează, devine tot mai dificil de a prezice viitorul. În acest sens, un partener ideal nu ar trebui să încerce să ghicească o stare viitoare; mai degrabă, ajută ecosistemul de date și capitalul uman al unei afaceri să devină suficient de agil pentru a se adapta la tendințele și cerințele clienților.

În plus, așa cum s-a discutat anterior, tehnologiile de inteligență artificială se aplică tuturor, nu doar echipei de știință a datelor. Împuternicirea inteligenței artificiale este o întreprindere la nivel de organizație. Fiecare angajat are nevoie de alfabetizare în inteligență artificială, indiferent de nivelul său. Un partener ar trebui să ajute la acoperirea acestei lacune, aducând împreună expertiza de afaceri și a oamenilor pentru a ajuta întreprinderile să dezvolte capacitățile necesare în interior.

es aplică tuturor, nu doar echipei de știință a datelor. Împuternicirea inteligenței artificiale este o întreprindere la nivel de organizație. Fiecare angajat are nevoie de alfabetizare în inteligență artificială, indiferent de nivelul său. Un partener ar trebui să ajute la acoperirea acestei lacune, aducând împreună expertiza de afaceri și a oamenilor pentru a ajuta întreprinderile să dezvolte capacitățile necesare în interior. Acest partener ar trebui să ajute la crearea unui mediu în care toți angajații să poată învăța și să se dezvolte, astfel încât să poată face față provocărilor și oportunităților oferite de inteligența artificială.