De ce datele sunt eroul necunoscut al strategiei AI

Aurul AI – De la piloții și experimentele la scară întreprindere și strategie

Legea lui Moore este pe deplin în joc atunci când vine vorba de AI. AI este foarte solicitat, iar fiecare întreprindere adoptă AI. Inovația ajută, de asemenea, la alimentarea acestei cereri cu noi modele AI, agenți AI și tehnologii noi care intră în scenă. Acest lucru creează o schimbare fundamentală pentru întreprinderi – scena pentru piloți și experimente și prezentări pentru AI, în special, Inteligența Generativă, este în mare măsură pe cale de dispariție. Întreprinderile realizează că AI trebuie să fie încorporat ca parte a strategiei întreprinderii pentru scalare și crearea unei diferențieri reale a afacerii. AI este un subiect în majoritatea sălilor de consiliu, ceea ce duce la inovație strategică și bugete.

Datele: Primul domino în strategia AI

O considerație cheie în orice strategie AI ar trebui să fie Datele. Datele sunt critice pentru ca modelele AI să fie contextuale, inteligente și specifice domeniului și întreprinderii. Modelele AI prezic rezultate pe baza modului în care modelul este reglat și a intrărilor prezentate acestuia. Ambele depind de calitatea, varietatea, recentitatea și structura datelor.

Conform unei previziuni IDC recente, se așteaptă ca AI să stimuleze economia globală cu aproape 20 de trilioane de dolari până în 2030, condus nu numai de modele, ci și de investiții masive în datele și infrastructura subiacentă care le alimentează.

Datele de antrenament cu subseturi înguste duc la modele biasate, datele învechite duc la rezultate irelevante, iar datele proaste duc la rezultate proaste AI. Prin urmare, Datele sunt primul domino în strategia de date a unei întreprinderi. Chiar și cu cei mai buni oameni și tehnologii de ultimă generație, dacă domino-ul datelor cade, întreaga strategie AI se prăbușește rapid.

Așa cum notează raportul Gartner din 2024 privind tendințele de vârf în date și analize, organizațiile care se extind cu AI depind de date, iar liderii care reușesc vor fi cei care stabilesc încredere în datele lor și conduc strategic cu ele.

Decizii strategice cheie de date pentru strategia dvs. AI

Iată 5 considerații cheie pe care dumneavoastră și întreprinderea dumneavoastră trebuie să le faceți pentru a pregăti datele pentru strategia dvs. AI:

1. Reutilizați peisajul dvs. de date – Mai multe întreprinderi nu reutilizează gestionarea datelor, guvernanța datelor și stocarea și analiza datelor pentru AI. Multe date care servesc raportări și analize critice pot fi, de asemenea, critice pentru AI. Prin urmare, este important să începeți cu activele de date deja prezente în întreprindere. Desigur, acest lucru trebuie să fie completat cu măsuri adecvate de calitate a datelor.

Întrebarea cheie de a întreba – Ce date avem în întreprinderea noastră și în ce stare se află?

2. Metadate și linia de proveniență a datelor – Pentru datele existente, metadatele, adică date despre date, pot fi la fel de critice, dacă nu mai critice, pentru AI. De exemplu, termenii de afaceri atașați datelor pot ajuta la identificarea contextului relevant pentru un model RAG, de exemplu. Când un utilizator solicită starea unei cereri într-o întreprindere de asigurări, toate atributele de date marcate cu starea cererii pot fi utilizate ca context pentru modelul AI pentru a răspunde. Linia de proveniență a datelor ajută, de asemenea, la înțelegerea fluxului de date, ajutând modelele AI să identifice surse de date de încredere.

Conform unui blog ISASA recent, guvernanța AI este critică și necesită metadate și linia de proveniență a datelor adecvate pentru a se extinde.

Întrebarea cheie de a întreba – Sunt datele noastre marcate corespunzător cu metadate tehnice și de afaceri? Colectăm linia de proveniență a datelor pentru a înțelege cum curg datele de la capăt la capăt?

3. Guvernanța și conformitatea datelor – Asigurați-vă că datele dvs. sunt bine guvernate și gestionate și că orice reglementări și reguli de confidențialitate se aplică datelor. Strategia AI ar trebui să moștenească și să extindă aceste reguli și reglementări, mai degrabă decât să înceapă de la zero. De exemplu, dacă un client dorește ca datele sale să fie anonimizate conform regulamentelor GDPR, un model AI ar trebui să fie atât antrenat, cât și operat pe setul de date anonimizat.

Întrebarea cheie de a întreba – Avem un program de guvernanță și conformitate a datelor în vigoare? Dacă nu, care sunt aspectele cheie pe care trebuie să le am în vedere pentru strategia mea AI?

4. Tratați datele master ca și cum ar fi quarterback-ul dvs. AI – Datele master critice, care conțin date despre entitățile cheie din întreprinderea dvs., ar trebui să fie utilizate ca bază pentru strategia dvs. AI. De exemplu, dacă există o vedere de 360 de grade a unui client, o strategie AI pe orice domeniu al clientului, cum ar fi o previziune a părăsirii clientului, ar trebui să utilizeze aceste date master pentru a evita orice date lipsă sau incomplete. Desigur, acest lucru poate fi combinat cu informații suplimentare din surse de date specifice.

Întrebarea cheie de a întreba – Am datele mele master critice disponibile într-o formă completă și conectate la restul peisajului de date?

5. Datele și valoarea lor – Datele nu ar trebui să fie tratate ca un centru de cost, ci măsurate în funcție de valoarea lor, atât pentru AI, cât și pentru afaceri. Acest lucru necesită ca datele să fie pe ordinea de zi a consiliului de administrație și a CXO, pe lângă AI.

Întrebarea cheie de a întreba – Înțelege consiliul de administrație și CXO valoarea datelor pentru organizație? Dacă nu, cum putem asigura că acest lucru este înțeles, în special în contextul strategiei AI în întreprindere?

Modelele vin și pleacă, dar datele durează.

Pe măsură ce strategia dvs. AI evoluează, vor apărea noi modele și inovații AI. Viteza de inovare în acest spațiu este uluitoare. Dar, în timp, modelele AI se vor commodifica; adevăratul diferențiator în întreprinderea dvs. nu este care model utilizați, ci cum este contextualizat cu ce date sunt antrenate, rafinate și funcționează pe el.

Dacă creați o strategie AI, nu începeți cu modelul. Începeți cu întrebarea: Avem datele pentru a susține aceasta?