De ce datele sunt eroul necunoscut al strategiei de inteligență artificială

Aurul Inteligenței Artificiale – De la teste și experimente la scalabilitate și strategie la nivel de întreprindere

Legea lui Moore este pe deplin valabilă în ceea ce privește inteligența artificială. Inteligența artificială este foarte solicitată, iar fiecare întreprindere o adoptă. Inovația ajută, de asemenea, la alimentarea acestei cereri, cu noi modele de inteligență artificială, agenți de inteligență artificială și noi tehnologii care apar în acest domeniu. Acest lucru creează o schimbare fundamentală pentru întreprinderi – scena pentru teste și experimente interesante și prezentări pentru inteligența artificială, în special inteligența artificială generativă, este în mare măsură pe cale de dispariție. Întreprinderile își dau seama că inteligența artificială trebuie să fie integrată ca parte a strategiei de întreprindere pentru a scala și a crea o diferențiere reală a afacerii. Inteligența artificială este un subiect în majoritatea sălilor de consiliu, ceea ce duce la inovație strategică și bugete.

Datele: Primul domino în strategia de inteligență artificială

Un aspect cheie care trebuie luat în considerare în orice strategie de inteligență artificială ar trebui să fie datele. Datele sunt critice pentru ca modelele de inteligență artificială să fie contextuale, inteligente și specifice domeniului și întreprinderii. Modelele de inteligență artificială 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 recente IDC, se așteaptă ca inteligența artificială să stimuleze economia globală cu aproape 20 de trilioane de dolari până în 2030, determinată nu numai de modele, ci și de investiții masive în datele și infrastructura subiacentă care le alimentează.

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

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

Decizii strategice cheie pentru date în strategia dvs. de inteligență artificială

Iată 5 considerații cheie pe care tu și întreprinderea dvs. trebuie să le faceți pentru a vă pregăti datele pentru strategia de inteligență artificială:

1. Reutilizați peisajul dvs. de date – Multe întreprinderi nu reutilizează gestionarea datelor, guvernanța datelor și stocarea și analiza datelor pentru inteligența artificială. Multe date care servesc raportări și analize critice pot fi, de asemenea, critice pentru inteligența artificială. Prin urmare, este important să începeți cu activele de date pe care le aveți deja 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 inteligența artificială. 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 de inteligență artificială pentru a răspunde. Linia de proveniență a datelor ajută, de asemenea, la înțelegerea fluxului de date, permițând modelului de inteligență artificială să identifice surse de date de încredere.

Conform unui blog ISASA recent, guvernanța inteligenței artificiale este critică și necesită metadate și linie de proveniență a datelor adecvate pentru a scala.

Întrebarea cheie de a întreba – Sunt datele noastre marcate corespunzător cu metadate de afaceri și tehnice? 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 reguli de conformitate și confidențialitate sunt aplicate datelor. Strategia de inteligență artificială ar trebui să moștenească și să extindă aceste reguli de guvernanță și conformitate, 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 de inteligență artificială 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 de inteligență artificială?

4. Tratați datele master ca quarterback-ul dvs. de inteligență artificială – Datele master critice, care conțin date despre entitățile cheie ale întreprinderii dvs., ar trebui să fie utilizate ca bază pentru strategia dvs. de inteligență artificială. De exemplu, dacă există o vedere de 360 de grade a unui client, o strategie de inteligență artificială pe orice domeniu al clientului, cum ar fi predicția abandonului 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 esențiale disponibile într-un mod complet și conectat la restul peisajului meu 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 inteligența artificială, cât și pentru afaceri. Acest lucru necesită ca datele să fie pe ordinea de zi a consiliului de administrație și a directorilor executivi, în plus față de inteligența artificială.

Întrebarea cheie de a întreba – Înțeleg consiliul de administrație și directorii executivi valoarea datelor pentru organizație? Dacă nu, cum putem asigura că acest lucru este înțeles, în special în contextul strategiei de inteligență artificială a întreprinderii?

Modelele vin și pleacă, dar datele dăinuesc.

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

Dacă creați o strategie de inteligență artificială, nu începeți cu modelul. Începeți cu întrebarea: Avem datele pentru a o susține?