Готов ли ваша экосистема данных к искусственному интеллекту? Как компании могут обеспечить готовность своих систем к переоснащению ИИ

Сбор данных – привычный процесс для компаний, являющийся валютой будущего. Однако предыдущая эпоха технологий и инструментов ограничивала бизнес простыми, структурированными данными, такими как транзакционная информация и разговоры с клиентами и в центрах обслуживания. Оттуда бренды использовали анализ настроений, чтобы увидеть, как клиенты чувствуют себя по отношению к продукту или услуге.

Новые инструменты и возможности ИИ представляют собой невероятную возможность для компаний выйти за рамки структурированных данных и использовать сложные и неструктурированные наборы данных, открывая еще большую ценность для клиентов. Например, большие языковые модели (LLM) могут анализировать взаимодействия человека и извлекать важные идеи, которые обогащают опыт клиента (CX).

Однако прежде чем организации смогут использовать силу ИИ, есть много шагов, которые необходимо предпринять, чтобы подготовиться к интеграции ИИ, и одним из наиболее важных (и легко упускаемых из виду) является модернизация их экосистемы данных. Ниже приведены некоторые из лучших практик и стратегий, которые бизнес может использовать, чтобы сделать свою экосистему данных готовой к ИИ.

Освоение имущества данных

Бизнес должен собрать и организовать свои данные в центральном хранилище или имуществе данных, чтобы стать готовым к ИИ. Имущество данных компании – это инфраструктура, которая хранит и управляет всеми данными, с основной целью сделать данные легко доступными для нужных людей, когда им это нужно, чтобы принимать обоснованные решения или получить целостный вид своих активов данных. К сожалению, большинство компаний не понимают свое существующее имущество данных, будь то из-за ограничений наследия, изолированных данных, плохого контроля доступа или какой-либо комбинации причин.

Чтобы бизнес мог глубже понять свое имущество данных, он должен работать с партнером, который может предоставить решения ИИ, такие как унифицированная платформа оркестровки генеративного ИИ. Такая платформа может позволить предприятиям ускорить эксперименты и инновации по LLM, приложениям, родным для ИИ, пользовательским дополнениям и – что наиболее важно – хранилищам данных. Эта платформа также может функционировать как безопасная, масштабируемая и настраиваемая рабочая площадка ИИ, помогающая компаниям получить более глубокое понимание своей экосистемы данных, улучшая решения бизнеса, основанные на ИИ.

Имея более глубокое понимание своего имущества данных, не только повышает эффективность решений ИИ, но также помогает организациям использовать свои инструменты ИИ более ответственно и в sposób, который отдает приоритет безопасности данных. Данные продолжают становиться более подробными благодаря процессам и возможностям, основанным на ИИ, подчеркивая необходимость технической конформности с требованиями безопасности и соблюдения ответственных принципов ИИ.

Повышение уровня управления данными и безопасности

Фреймворки управления данными бизнеса должны претерпеть значительные изменения, чтобы стать готовыми к ИИ. Фреймворки управления данными – относительно недавнее изобретение, ориентированное на более традиционные активы данных. Однако сегодня, помимо структурированных данных, бизнесу необходимо использовать неструктурированные данные, такие как личная идентифицирующая информация (PII), электронные письма, обратная связь клиентов и т. д., которые текущие фреймворки управления данными не могут обработать.

Кроме того, генеративный ИИ (Gen AI) меняет парадигму управления данными с правил, основанных на охране, на охрану. Бизнесу необходимо определить границы, а не полагаться на жесткие правила, поскольку один успех или неудача не раскрывает ничего особенно проницательного. Определяя границы, рассчитывая вероятность успеха для конкретного набора данных и затем измеряя, остаются ли выходные данные в этих параметрах, организации могут определить, соответствует ли решение ИИ технически или если оно требует тонкой настройки.

Организации должны внедрить и принять новые инструменты, подходы и методологии управления данными. Ведущие бренды используют методы машинного обучения для автоматизации управления данными и обеспечения качества. В частности, устанавливая политики и пороги заранее, эти компании могут более легко автоматизировать соблюдение стандартов данных. Другие лучшие практики управления данными включают развертывание строгих протоколов обработки и хранения данных, анонимизацию данных, где это возможно, и ограничение неавторизованного сбора данных.

Поскольку текущий нормативный ландшафт вокруг сбора данных, основанного на ИИ, продолжает эволюционировать, несоблюдение может привести к серьезным штрафам и ущербу репутации. Навигация по этим возникающим правилам потребует всестороннего фреймворка управления данными, который отмечает эти законы о защите данных, специфичные для регионов деятельности компании, такие как закон ЕС об ИИ.

Аналогично, бизнесу необходимо повысить грамотность данных во всей организации. Компаниям необходимо вносить изменения на каждом уровне, а не только с техническими людьми, такими как инженеры или ученые-данные. Начните с оценки зрелости данных, оценивая компетенции безопасности данных по разным ролям. Такая оценка может выявить, например, если команды не говорят на одном и том же деловом языке. После установления базовой линии бизнес может реализовать планы по повышению грамотности данных и осведомленности о безопасности.

Улучшение возможностей обработки данных

Если это не было уже очевидно, неструктурированные данные – это холм, на котором бренды будут либо преуспевать, либо терпеть неудачи. Как упоминалось ранее, неструктурированные данные могут включать PII, электронные письма и обратную связь клиентов, а также любые данные, которые не могут быть хранены в регулярном текстовом файле, PDF, электронной таблице Microsoft Excel и т. д. Эта неуклюжая природа неструктурированных данных делает их более трудными для анализа или проведения поиска. Большинство инструментов и платформ технологий данных не могут включать и действовать на сильно неструктурированные данные – особенно в контексте повседневных взаимодействий с клиентами.

Чтобы преодолеть проблемы неструктурированных данных, организации должны захватить это недокументированное знание, извлечь его и сопоставить его с корпоративной базой знаний, чтобы создать полную картину своей экосистемы данных. В прошлом этот процесс управления знаниями был трудоемким, но ИИ делает его проще и доступнее, собирая данные из нескольких источников, исправляя несоответствия, удаляя дубликаты, разделяя важные и не важные данные и т. д.

Как только ИИ интегрируется с экосистемой данных, он может помочь автоматизировать обработку сложных активов, таких как юридические документы, контракты, взаимодействия с центром обслуживания и т. д. ИИ также может помочь построить графы знаний, чтобы организовать неструктурированные данные, делая возможности генеративного ИИ более эффективными. Кроме того, генеративный ИИ позволяет компаниям собирать и категоризировать данные на основе общих сходств, выявляя пропущенные зависимости.

Хотя эти возникающие инструменты анализа данных, основанные на ИИ, могут дать смысл и извлечь идеи из запутанных или неорганизованных данных, бизнес также должен модернизировать свою технологическую базу, чтобы поддержать эти сложные наборы данных. Пересмотр технологической базы начинается с аудита – конкретно, оценки того, какие системы работают на уровне, который может соответствовать современным инновациям, а какие не соответствуют требованиям. Компаниям также необходимо определить, какие существующие системы могут интегрироваться с новыми инструментами.

Получение помощи для подготовки к ИИ

Приготовление экосистемы данных к ИИ – это сложный, трудоемкий и многоэтапный процесс, который требует высокого уровня экспертизы. Немногие компании обладают такими знаниями или навыками внутри своей организации. Если бренд выбирает использовать экспертизу партнера, чтобы подготовить свою экосистему данных к интеграции ИИ, есть определенные качества, которые они должны отдавать приоритет в своем поиске.

Во-первых, идеальный партнер должен обладать технической экспертизой в нескольких взаимосвязанных дисциплинах (не только ИИ), таких как облачные вычисления, безопасность, данные, CX и т. д. Другой признак отличного партнера – если он признает важность гибкости. Поскольку технологические изменения ускоряются, становится все более сложным предсказать будущее. С этой целью, идеальный партнер не должен пытаться угадать некоторое будущее состояние; скорее, он помогает экосистеме данных бизнеса и человеческому капиталу стать достаточно гибкими, чтобы адаптироваться к рыночным тенденциям и требованиям клиентов.

Кроме того, как обсуждалось выше, технологии ИИ применяются ко всем, а не только к команде научных данных. Включение ИИ – это организационное начинание. Каждый сотрудник должен быть грамотным в ИИ, независимо от его уровня. Партнер должен помочь мостить этот разрыв, объединяя бизнес- и человеческую экспертизу, чтобы помочь предприятиям развить необходимые возможности внутри.

es apply to everyone, not just the data science team. AI enablement is an organization-wide endeavor. Every employee needs to be AI-literate, regardless of their level. A partner should help bridge this gap, bringing together business and people expertise to help enterprises develop the necessary capabilities in-house.