Är ditt dataekosystem AI-klart? Hur företag kan säkerställa att deras system är förberedda för en AI-övergång

Som valutan för framtiden är insamling av data en välbekant process för företag. Dock begränsade den tidigare erans teknologier och verktyg företagen till enkel, strukturerad data, såsom transaktionsinformation och kund- och kundtjänstesamtal. Därifrån använde varumärkena sentimentanalys för att se hur kunderna kände till en produkt eller tjänst.

Nya AI-verktyg och kapaciteter presenterar en otrolig möjlighet för företag att gå utöver strukturerad data och utnyttja komplexa och ostrukturerade datamängder, vilket låser upp ännu större värde för kunderna. Till exempel kan stora språkmodeller (LLM) analysera mänskliga interaktioner och extrahera viktiga insikter som berikar kundupplevelsen (CX).

Likväl, innan organisationer kan utnyttja kraften i AI, finns det många steg att förbereda sig för en AI-integration, och en av de viktigaste (och lättast förbisedda) är att modernisera deras dataekosystem. Nedan följer några av de bästa metoderna och strategierna som företag kan använda för att göra sina dataekosystem AI-klara.

Att bemästra dataegendomen

Företag måste samla in och organisera sin data i en central databas eller dataegendom för att bli AI-klara. Ett företags dataegendom är den infrastruktur som lagrar och hanterar all data, med det primära målet att göra data tillgänglig för rätt personer när de behöver den för att fatta datadrivna beslut eller få en helhetsbild av sina data tillgångar. Tyvärr förstår de flesta företag inte sin befintliga dataegendom, antingen på grund av äldre begränsningar, siloade data, dålig åtkomstkontroll eller en kombination av orsaker.

För att företag ska kunna uppnå en djupare förståelse av sin dataegendom bör de arbeta med en partner som kan tillhandahålla AI-lösningar, som en enhetlig generativ AI-orchestreringsplattform. En sådan plattform kan möjliggöra för företag att påskynda experiment och innovation över LLM, AI-nativa applikationer, anpassade tillägg och – viktigast av allt – data lagring. Denna plattform kan också fungera som en säker, skalbar och anpassningsbar AI-arbetsbänk, som hjälper företag att nå en djupare förståelse av sin dataekosystem, förbättra AI-drivna affärslösningar.

Att ha en djupare förståelse av sin dataegendom förbättrar inte bara effektiviteten hos AI-lösningarna, utan hjälper också organisationer att använda sina AI-verktyg på ett mer ansvarsfullt sätt och med prioritet för datasäkerhet. Data blir alltmer detaljerad tack vare AI-drivna processer och kapaciteter, vilket understryker behovet av teknisk konformitet med säkerhetskrav och efterlevnad av ansvarsfull AI-bästa praxis.

Att höja datastyrning och säkerhet

Företagens datastyrningsramverk måste genomgå en betydande förändring för att bli AI-klara. Datastyrningsramverk är en relativt ny uppfinning som fokuserar på mer traditionella data tillgångar. Men idag, utöver strukturerad data, måste företag också använda ostrukturerad data, såsom personligt identifierbar information (PII), e-post, kundfeedback etc., som nuvarande datastyrningsramverk inte kan hantera.

Dessutom genererar AI (Gen AI) en förändring av datastyrningsparadigmet från regelbaserat till skyddsräcken. Företag måste definiera gränser, snarare än att förlita sig på hårda regler, eftersom en framgång eller misslyckande inte avslöjar något särskilt insiktsfullt. Genom att definiera gränser, beräkna en sannolikhetsgrad för framgång på en specifik uppsättning data och sedan mäta om utdata förblev inom dessa parametrar, kan organisationer avgöra om en AI-lösning är tekniskt konform eller om den behöver finjusteras.

Organisationer måste implementera och anta nya datastyrningsverktyg, metoder och metoder. Ledande varumärken använder maskinlärningstekniker för att automatisera datastyrning och kvalitetssäkring. Särskilt genom att etablera policys och trösklar i förväg kan dessa företag lättare automatisera tillämpningen av datastandarder. Andra bästa datastyrningspraxis inkluderar att distribuera rigorösa data bearbetnings- och lagringsprotokoll, anonymisera data där det är möjligt och begränsa obehörig datainsamling.

Så länge den nuvarande regleringslandskapet kring AI-driven datainsamling fortsätter att utvecklas, kan icke-efterlevnad orsaka allvarliga böter och skador på ryktet. Att navigera i dessa nya regler kommer att kräva ett omfattande datastyrningsramverk som noterar de specifika dataskyddslagarna i de regioner där företaget är verksamt, såsom EU:s AI-lag.

På samma sätt måste företag förbättra datakunskaperna inom hela organisationen. Företag måste genomföra förändringar på alla nivåer, inte bara med tekniska personer, som ingenjörer eller datavetare. Börja med en data mognadsbedömning, som utvärderar data säkerhets kompetenser över olika roller. En sådan bedömning kan avslöja om, till exempel, team inte talar samma affärsspråk. Efter att ha etablerat en baslinje kan företag implementera planer för att förbättra datakunskap och säkerhetsmedvetenhet.

Att förbättra data bearbetningsförmågor

Om det inte redan var uppenbart är ostrukturerad data den kulle varumärken kommer att lyckas eller misslyckas med. Som nämnts tidigare kan ostrukturerad data inkludera PII, e-post och kundfeedback och all data som inte kan lagras i en vanlig textfil, PDF, Microsoft Excel-kalkylblad etc. Denna svårhanterliga natur av ostrukturerad data gör det svårare att analysera eller genomföra sökningar. De flesta data teknologi verktyg och plattformar kan inte inkorporera och agera på tungt ostrukturerad data – särskilt inom ramen för dagliga kundinteraktioner.

För att övervinna utmaningar med ostrukturerad data måste organisationer fånga denna odocumenterade kunskap, extrahera den och mappa den till ett företags kunskapsbas för att skapa en komplett bild av sin dataekosystem. I det förflutna var denna kunskaps hanteringsprocess arbetskrävande, men AI gör det lättare och mer överkomligt genom att samla in data från flera källor, fixa inkonsekvenser, ta bort dubbletter, separera viktig från oviktig data etc.

När AI integreras med ett dataekosystem kan det hjälpa till att automatisera bearbetningen av komplexa tillgångar, såsom juridiska dokument, kontrakt, kundtjänstesamtal etc. AI kan också hjälpa till att bygga kunskaps grafer för att organisera ostrukturerad data, vilket gör Gen AI-kapaciteter mer effektiva. Dessutom möjliggör Gen AI för företag att samla in och kategorisera data baserat på delade likheter, avslöja saknade beroenden.

Medan dessa nya AI-drivna dataanalysverktyg kan göra sig av med och dra insikter från röriga eller oorganiserade data, måste företag också modernisera sin tekniska stack för att stödja dessa komplexa datamängder. Att återuppliva den tekniska stacken börjar med en granskning – särskilt en utvärdering av vilka system som fungerar på en nivå som kan samverka med moderna innovationer, och vilka som inte är tillräckliga. Företag måste också bestämma vilka befintliga system som kan integreras med nya verktyg.

Att få hjälp för att bli AI-klar

Att göra ett dataekosystem AI-klart är en omfattande, tråkig och flerstegsprocess som kräver en hög nivå av expertis. Få företag besitter sådan kunskap eller färdigheter internt. Om ett varumärke väljer att utnyttja en partners expertis för att förbereda sitt dataekosystem för AI-integration, finns det specifika egenskaper som de bör prioritera i sin sökning.

För att börja med måste en ideal partner besitta teknisk expertis inom flera, sammanlänkade discipliner (inte bara AI), såsom moln, säkerhet, data, CX etc. En annan tydlig indikator på en superb partner är om den erkänner vikten av agility. Eftersom teknisk förändring accelererar, blir det allt svårare att förutsäga framtiden. I detta syfte bör en ideal partner inte försöka gissa en framtida tillstånd; snarare hjälper den företagets dataekosystem och mänskliga kapital att bli tillräckligt agila för att anpassa sig efter marknadstrender och kundkrav.

Dessutom, som diskuterats ovan, gäller AI-teknologier alla, inte bara data science-teamet. AI-aktivering är ett företagsomfattande företag. Varje anställd behöver vara AI-littererad, oavsett deras nivå. En partner bör hjälpa till att överbrygga denna klyfta, sammanföra affärs- och personliga expertis för att hjälpa företag att utveckla de nödvändiga förmågorna internt.

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.