Varför data är den obesjungna hjälten i AI-strategi

AI-guldrushen – Från piloter och experiment till företagsstorlek och strategi

Moore’s Law är verkligen i kraft när det gäller AI. AI är starkt efterfrågat, och varje företag antar AI. Innovation hjälper också till att driva på denna efterfrågan med nya AI-modeller, AI-agenter och nya teknologier som kommer in på platsen. Detta skapar en grundläggande förändring för företag – scenen för piloter och coola experiment och showcases för AI, i synnerhet Generative AI, bleknar i stor utsträckning. Företag inser att AI måste integreras som en del av företagsstrategin för skalning och skapande av verklig affärsdifferentiering. AI är ett ämne i de flesta styrelserum, vilket resulterar i strategisk innovation och budgetar.

Data: Den första dominon i AI-strategi

En nyckelövervägning i någon AI-strategi bör vara Data. Data är kritisk för att AI-modellerna ska vara kontextuella, intelligenta och domänspecifika och företagsspecifika. AI-modeller förutspår resultat baserat på både hur modellen är inställd och de indata som presenteras för den. Båda dessa beror på datakvalitet, variation, aktualitet och struktur.

Enligt en nylig IDC-prognos, förväntas AI öka den globala ekonomin med nästan 20 biljoner dollar fram till 2030, driven inte bara av modeller utan också av massiva investeringar i den underliggande data och infrastruktur som driver dem.

Träningsdata med smala undermängder leder till fördomsfulla modeller, föråldrad data leder till irrelevanta resultat och dålig data leder bara till dåliga AI-resultat. Därför är Data den första dominon i ett företags datastrategi. Även med de bästa människorna och den senaste tekniken, om data-dominon faller, kollapsar hela AI-strategin snabbt.

Som Gartners rapport från 2024 om topp-trender inom data och analytik noterar, företag som skalar med AI är beroende av data, och ledarna som lyckas kommer att vara de som etablerar förtroende för sin data och leder med den strategiskt.

Nyckelstrategiska data-beslut för din AI-strategi

Här är 5 nyckelöverväganden som du och ditt företag måste göra för att förbereda din data för din AI-strategi:

1. Återanvänd din data-landskap – Flera företag återanvänder inte datahantering, datastyrning och data-lagring och analys-landskap för AI. En hel del data som tjänar kritisk rapportering och analytik kan också vara kritisk för AI. Det är därför viktigt att börja med de data-tillgångar som redan finns i företaget. Naturligtvis måste detta kompletteras med rätt datakvalitetsåtgärder.

Nyckelfråga att ställa – Vilken data har vi i vårt företag, och i vilket skick är den?

2. Metadata och data-ursprung – För den data som finns på plats, metadata, dvs. data om data, kan vara lika kritisk, om inte mer, för AI. Till exempel kan de affärstermer som är kopplade till data hjälpa till att identifiera den relevanta kontexten för en RAG-modell, till exempel. När en användare ber om statusen på ett anspråk i ett försäkringsföretag, kan alla data-attribut som är kopplade till anspråksstatus användas som kontext för AI-modellen för att svara. Data-ursprung hjälper också till att förstå data-flödet, vilket hjälper AI-modellerna att identifiera pålitliga data-källor.

Baserat på en nylig ISASA-blogg, är AI-styrning kritisk och kräver rätt metadata och data-ursprung för att skala.

Nyckelfråga att ställa – Är vår data ordentligt märkt med affärs- och teknisk metadata? Samlar vi in data-ursprung för att förstå hur data-flödet fungerar från början till slut?

3. Data-styrning och regelefterlevnad – Säkerställ att din data är väl styrda och hanterade, och att alla regelefterlevnads- och sekretessbestämmelser tillämpas på data. AI-strategin bör sedan ärva och utöka dessa styrningar och bestämmelser istället för att börja från scratch. Till exempel, om en kund vill att deras data ska vara anonymiserad enligt GDPR-bestämmelser, bör en AI-modell både tränas och driftsättas på den anonymiserade dataseten.

Nyckelfråga att ställa – Har vi ett data-styrnings- och regelefterlevnadsprogram på plats? Om inte, vilka är de viktigaste aspekterna som jag behöver ha på plats för min AI-strategi?

4. Behandla masterdata som din AI-quarterback – Kritisk masterdata, som innehåller data om de viktigaste enheterna i ditt företag, bör användas som basen för din AI-strategi. Till exempel, om en 360-graders vy av en kund finns, bör en AI-strategi inom något kundområde, som kundavhoppningsprediktion, utnyttja denna masterdata för att undvika att någon data saknas eller är ofullständig. Detta kan naturligtvis kombineras med mer information från specifika data-källor.

Nyckelfråga att ställa – Har jag mina kritiska masterdata-domäner tillgängliga i en komplett och ansluten till resten av min data-landskap?

5. Data och dess värde – Data bör inte behandlas som en kostnadsenhet, utan mätas i termer av dess värde, både mot AI och affären. Detta kräver att data är på styrelse- och CXO-ämnen utöver AI.

Nyckelfråga att ställa – Förstår min styrelse och CXO:er värdet av data till organisationen? Om inte, hur kan vi säkerställa att detta förstås, särskilt i sammanhanget av AI-strategin i företaget?

Modeller kommer och går, men data består.

När din AI-strategi utvecklas, kommer nya modeller och AI-innovationer att dyka upp. Innovationshastigheten i detta område är hisnande. Men över tiden kommer AI-modeller att bli allmänt tillgängliga; den verkliga differentiatorn i ditt företag är inte vilken modell du använder, utan hur den kontextualiseras med vilken data som tränar, finjusterar och arbetar med den.

Om du utformar en AI-strategi, börja inte med modellen. Börja med frågan: Har vi data för att stödja den?