Varför data är den outtalade hjälten i AI-strategi

AI-guldrushen – Från piloter och experiment till företagsomfattande skala och strategi

Moore’s Law gäller verkligen när det gäller AI. AI är i stor efterfrågan och varje företag antar AI. Innovation hjälper också till att driva denna efterfrågan med nya AI-modeller, AI-agenter och nya teknologier som kommer in på denna plats. 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 viktig övervägning i varje AI-strategi bör vara Data. Data är avgörande för att AI-modeller ska vara kontextuella, intelligenta och specifika för domän och företag. AI-modeller förutsäger 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 de främsta trenderna inom data och analytics påpekar, företag som skalar med AI är beroende av data, och de ledare 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 viktiga överväganden som du och ditt företag behöver 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 för AI. Mycket data som tjänar kritisk rapportering och analytics kan också vara kritiskt för AI. Det är därför viktigt att börja med de data-tillgångar som redan finns i företaget. Naturligtvis behöver 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 data på plats, metadata, dvs. data om data, kan vara lika viktigt, om inte viktigare, för AI. Till exempel kan de affärstermer som är associerade med 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 dataattribut som är associerade med anspråksstatus användas som kontext för AI-modellen för att svara. Data-ursprung hjälper också till att förstå dataflödet, vilket hjälper AI-modellerna att identifiera tillförlitliga datakällor.

Enligt en ny ISASA-blogg är AI-styrning avgörande och kräver rätt metadata och data-ursprung för att skala.

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

3. Data-styrning och regelefterlevnad – Säkerställ att din data är välstyrd och hanterad, och att alla regelefterlevnads- och sekretessbestämmelser tillämpas på data. AI-strategin bör sedan ärva och utöka dessa styrnings- och bestämmelser snarare än att börja från scratch. Till exempel, om en kund vill att deras data ska vara anonymiserad enligt GDPR-bestämmelser, bör en AI-modell vara både utbildad och operativ på den anonymiserade datamängden.

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 Master Data som din AI-quarterback – Kritisk Master Data, 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 på något kunddomän, såsom kundavhoppningsprediktion, utnyttja denna Master Data för att undvika att någon data saknas eller är ofullständig. Naturligtvis kan detta kombineras med mer information från specifika datakällor.

Nyckelfråga att ställa – Har jag mina kritiska Master Data-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 gentemot AI och företaget. Detta kräver att data är på styrelse- och CXO-ärenden utöver AI.

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

Modeller kommer och går, men Data består.

Medan din AI-strategi utvecklas, kommer nya modeller och AI-innovationer att dyka upp. Innovationshastigheten i detta område är hisnande. Men över tid 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 det?