Framtids säkra företagets AI-strategi: Hur en stark data grund kan ge hållbar innovation

Den accelererade takten i innovation har gett företagsledare whiplash de senaste åren, och det har varit utmanande att hålla jämna steg med den flod av nya funktioner som kommer in på marknaden. När företag tror att de är före spelet, hotar en ny tillkännagivelse att splittra uppmärksamheten och förstöra framstegen. Det har fått C-Suite att tänka mer långsiktigt med sina digitala strategier och stärka sin kapacitet för hållbar innovation.

Begreppet hållbar innovation skiljer sig från hållbarhet i sig (som ofta handlar om klimatpåverkan) och är istället en erkänsla av att ny teknik kräver rätt ekosystem för att trivas. Med andra ord handlar digital transformation inte bara om att förvärva tillgänglig teknik, utan också om att etablera en stark data grund för att vara i position att förvärva vilken teknik som helst som kommer härnäst. Den grunden är roten till innovation i sig och tillåter företag att bygga en analysmodell ovanpå (med AI bakat in) för att ge insikter som driver förändring. Den här sortens miljö är ofta ursprunget till det välkända principen “Fail Fast. Learn Fast.” eftersom den ger utrymme för team att experimentera och testa nya idéer.

Medan hypeen kring AI och GenAI växlar från experiment till exekvering, framtids säkrar företag sina investeringar genom att skapa en robust, väl arkitekturerad data lager som är tillgänglig, organiserad och strukturerad för att stå emot tidens test.

Att hantera data gapet

Medan den mer glamorösa kundvända tekniken tenderar att få alla rubrikerna, är det data analytik bakom kulisserna som är den riktiga arbets hästen för AI/GenAI. De flesta ledare förstår detta nu, men AI-program och data insamlings ansträngningar kan fortfarande löpa parallellt med varandra, där data samlas i en plats innan det matas in i AI-program. Istället för att se på ditt data program och AI/GenAI-processer som två separata initiativ, måste de två ansträngningarna länkas för att säkerställa att data är arrangerad på rätt sätt och redo att konsumeras. Det betyder att medan det kan finnas stora mängder data tillgängliga, ledare behöver överväga hur mycket av det som är redo att användas för att driva sina AI-projekt. Verkligheten är att inte mycket. På ett sätt duplicerar organisationer ansträngningar genom att hålla data och AI separata, och att länka dem närmare varandra kan vara en nyckel differentierare i termer av att förbättra effektivitet, minska kostnader och strömlinje forma operationer.

Enligt BCG, har företag som investerat tid i att slå samman sina data och AI-program från början upplevt ovanligt stor tillväxt jämfört med sina peer. Efter allt, kan företag inte ha AI-utveckling utan att först lösa data, och ledare drar ifrån paketet genom att använda sina mer mogna förmågor för att bättre idéera, prioritera och säkerställa antagande av mer differentierande och transformations användning av data och AI. Som ett resultat har företag som har länkat data till AI-utveckling fyra gånger fler användnings fall skalade och antagna över hela sin verksamhet än efterblivna i data och AI, och för varje användnings fall de implementerar, är den genomsnittliga finansiella påverkan fem gånger större.

För att stärka din data grund, börja med att ställa några nyckel frågor

Kom ihåg att förmågan att lyfta och flytta data (antingen på plats eller via moln migration) är inte samma sak som att göra den AI-klar. För att säkerställa att data är redo att konsumeras (dvs. kan analyseras för AI-insikter), behöver företag först överväga några viktiga frågor:

• Hur passar vår data till specifika affärsresultat? AI-modeller behöver kuraterad, relevant och kontextualiserad data för att vara effektiva. I de tidiga stadierna bör företag byta sin mentalitet från hur data förvärvas/lagras till hur den kommer att användas för AI-driven besluts fattning inom specifika funktioner. När företag arkitekterar specifika användnings fall medan de lagrar och organiserar sin data, kan den vara mer lättillgänglig när det är dags att utveckla nya processer som AI, GenAI eller agentic AI.
• Vilka hinder finns i vår väg? När McKinsey undersökte 100 C-Suite ledare i branscher över hela världen, hade nästan 50% svårt att förstå riskerna som genereras av digitala och analytiska transformationer – långt den högsta risk hanterings smärt punkten. I en rusning för att producera resultat, kan företag ofta offra strategi för hastighet. Istället behöver ledare noggrant studera alla vinklar, tänka in i framtiden och försöka mildra eventuell risk.
• Hur kan vi optimera vår data för ökad effektivitet? Medan behovet av data intensifieras, är det vanligt för chefer att sätta på blinkers och bara fokusera på sin egen avdelning. Den här sortens silo tänkande leder till data redundans och långsammare data hämtnings hastigheter, så företag behöver prioritera tvär funktions kommunikation och samarbete från början.

4 bästa metoder för att utveckla en stark data grund

Företag som investerar i sin data lager idag sätter sig upp för långsiktig AI framgång i framtiden. Här är fyra bästa metoder för att framtids säkra din data strategi:

1. Säkerställ data kvalitet och styrning

• Etablera data härstamning, metadata hantering och automatiserad kvalitets kontroll
• Använd AI-drivna data kataloger för bättre upptäckbarhet och klassificering
• Förenkla data hantering för att säkerställa smidig styrning av strukturerad och ostrukturerad data, maskin inlärning (ML) modeller, anteckningsböcker, instrumentpaneler och filer

Ett bra exempel på ett företag som aktivt använder AI för att säkerställa data kvalitet och styrning är SAP, som integrerar ML-funktioner inom sin data hanterings svit för att identifiera och rätta till data inkonsekvenser, vilket förbättrar den övergripande data kvaliteten och upprätthåller robusta data styrnings metoder över hela sin plattform.

2. Stärk data säkerhet, integritet och regelefterlevnad

• Implementera Zero-Trust Säkerhet genom att kryptera data i vila och under överföring
• Använd AI-driven hot detektion för att identifiera avvikelser och förhindra intrång
• Säkerställ regelefterlevnad med globala regleringar som GDPR och CCPA, och automatisera rapportering/revisioner med AI

Ett företag som gör innovativa saker inom digital leverantörskedja och tredjepartsriskhantering är Black Kite. Black Kites intelligens plattform tillhandahåller snabbt och kostnadseffektivt insikt i tredje parter och leverantörskedjor, prioriterar resultat i en förenklad instrumentpanel som riskhanterings team kan enkelt konsumera och stänga kritiska säkerhets gap.

3. Utforska strategiska partnerskap

• Utvärdera dina egna avancerade analytiska förmågor och studera hur befintlig data presterar
• Sök efter partners som kan integrera AI, data ingenjörskap och analytik i en enkel hanterad plattform

Några molnbaserade partner lösningar som kan hjälpa till att strukturera data för AI framgång är: (a) Databricks, som integrerar med befintliga verktyg och hjälper företag bygga, skala och styra data/AI (inklusive GenAI och andra ML-modeller); och (b) Snowflake, som opererar en plattform som tillåter data analys och samtidig åtkomst till data uppsättningar med minimal fördröjning.

4. Främja en data driven kultur

• Demokratisera data åtkomst genom att implementera självbetjänings AI-verktyg som använder naturlig språk fråga (NLQ) för att göra data insikter tillgängliga
• Uppskatta anställda i AI och data litteracitet, och utbilda team i AI, GenAI och andra data styrnings processer
• Uppmuntra samarbete mellan data vetenskapsmän, ingenjörer och affärsteam för att underlätta data delning och generera mer holistiska insikter

Ett förstklassigt exempel på ett företag som aktivt främjar en data driven kultur som är starkt beroende av AI är Amazon, som använder kund data omfattande för att personanpassa produkt rekommendationer, optimera logistik och fatta informerade affärs beslut över hela sin verksamhet, vilket gör data till en central pelare i deras strategi.

Att bygga en data grund för framtiden

Enligt en nylig KPMG undersökning, förväntar sig 67% av företagsledare att AI kommer att förvandla sina företag fundamentalt inom de närmaste två åren, och 85% känner att data kvalitet kommer att vara den största flask halsen för framsteg. Det betyder att det är dags för en stor om tänkning om data i sig, med fokus inte bara på lagring, utan på användbarhet och effektivitet. Genom att få sin data grund i ordning nu, kan företag framtids säkra sina AI investeringar och positionera sig för pågående, hållbar innovation.