ระบบนิเวศข้อมูลของคุณพร้อมสำหรับ AI หรือไม่? วิธีที่บริษัทต่างๆ สามารถ đảm bảoว่าระบบของตนพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลง AI

การรวบรวมข้อมูลเป็นกระบวนการที่คุ้นเคยสำหรับบริษัทต่างๆ ในฐานะที่เป็น “เงิน” ของอนาคต อย่างไรก็ตาม ยุคเทคโนโลยีก่อนหน้านี้และชุดเครื่องมือจำกัดธุรกิจให้ใช้ข้อมูลแบบง่ายและแบบโครงสร้าง เช่น ข้อมูลธุรกรรม ข้อมูลลูกค้า และการสนทนาในศูนย์บริการลูกค้า จากนั้น บริษัทต่างๆ จะใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อดูว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการ

เครื่องมือและความสามารถ AI ใหม่ๆ นำเสนอโอกาสที่น่าเหลือเชื่อให้กับบริษัทต่างๆ ในการไปไกลกว่าข้อมูลแบบโครงสร้างและเข้าถึงชุดข้อมูลที่ซับซ้อนและไม่มีโครงสร้าง ซึ่งจะปลดปล่อยคุณค่าให้กับลูกค้ามากขึ้น ตัวอย่างเช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถวิเคราะห์การโต้ตอบของมนุษย์และดึงข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญที่จะเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้า (CX)

อย่างไรก็ตาม ก่อนที่องค์กรจะสามารถใช้พลังของ AI ได้ มีหลายขั้นตอนที่ต้องเตรียมการเพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับการรวม AI และหนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุด (และถูกมองข้ามได้ง่าย) คือการปรับปรุงระบบนิเวศข้อมูลให้ทันสมัย ในด้านล่างนี้เป็นแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและกลยุทธ์ที่ธุรกิจสามารถใช้เพื่อทำให้ระบบนิเวศข้อมูลของตนพร้อมสำหรับ AI

การควบคุมระบบนิเวศข้อมูล

ธุรกิจต่างๆ ต้องรวบรวมและจัดระเบียบข้อมูลของตนเข้าด้วยกันในศูนย์กลางข้อมูลหรือระบบนิเวศข้อมูลเพื่อให้พร้อมสำหรับ AI ระบบนิเวศข้อมูลของบริษัทคือโครงสร้างพื้นฐานที่จัดเก็บและจัดการข้อมูลทั้งหมด โดยมีเป้าหมายหลักในการทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งานสำหรับบุคคลที่เหมาะสมเมื่อพวกเขาต้องการเพื่อตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลหรือมองเห็นภาพรวมของสินทรัพย์ข้อมูลของตน อย่างไรก็ตาม บริษัทส่วนใหญ่ไม่เข้าใจระบบนิเวศข้อมูลที่มีอยู่ของตน ไม่ว่าจะเป็นเพราะข้อจำกัดของยุคก่อน การแยกข้อมูล การควบคุมการเข้าถึงที่ไม่ดี หรือสาเหตุอื่นๆ

เพื่อให้บริษัทต่างๆ มีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับระบบนิเวศข้อมูลของตน พวกเขาควรทำงานร่วมกับคู่ค้าที่สามารถให้โซลูชัน AI เช่น แพลตฟอร์มการออร์เคสตร้า AI ที่สร้างขึ้นใหม่ แพลตฟอร์มดังกล่าวสามารถช่วยให้ธุรกิจเร่งการลองผิดลองถูกและนวัตกรรมข้าม LLM, แอปพลิเคชัน AI ที่เป็นเจ้าของ, แอดออนแบบกำหนดเอง และ – ที่สำคัญที่สุด – ร้านค้าข้อมูล แพลตฟอร์มนี้ยังสามารถทำงานเป็นเวิร์กเบนช์ AI ที่ปลอดภัย มีความสามารถในการปรับขนาด และสามารถปรับแต่งได้ ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจระบบนิเวศข้อมูลของตนได้ดีขึ้น และปรับปรุงโซลูชันทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI

การมีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับระบบนิเวศข้อมูลของตนเองไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพของโซลูชัน AI เท่านั้น แต่ยังช่วยให้องค์กรใช้เครื่องมือ AI ของตนได้อย่างรับผิดชอบและให้ความสำคัญกับความปลอดภัยของข้อมูล ข้อมูลยังคงมีรายละเอียดมากขึ้นโดยกระบวนการและความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและหลักการ AI ที่รับผิดชอบ

การเพิ่มระดับการกำกับดูแลและความปลอดภัยของข้อมูล

กรอบการกำกับดูแลข้อมูลของธุรกิจต่างๆ ต้องได้รับการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญเพื่อให้พร้อมสำหรับ AI กรอบการกำกับดูแลข้อมูลเป็นนวัตกรรมที่ค่อนข้างใหม่ซึ่งมุ่งเน้นไปที่สินทรัพย์ข้อมูลแบบดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม วันนี้ นอกเหนือจากข้อมูลแบบโครงสร้างแล้ว บริษัทต่างๆ ยังต้องใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) อีเมล และคำติชมของลูกค้า เป็นต้น ซึ่งกรอบการกำกับดูแลข้อมูลในปัจจุบันไม่สามารถจัดการได้

นอกจากนี้ AI ที่สร้างขึ้น (Gen AI) กำลังเปลี่ยนแปลงพาราได้มของการกำกับดูแลข้อมูลจากแบบอาศัยกฎเป็นแบบอาศัยราวกั้น บริษัทต่างๆ ต้องกำหนดขอบเขตแทนการอาศัยกฎที่เข้มงวด เนื่องจากความสำเร็จหรือความล้มเหลวครั้งเดียวไม่ได้เปิดเผยอะไรที่มีประโยชน์โดยเฉพาะ โดยการกำหนดขอบเขต การคำนวณอัตราความสำเร็จของชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง และการวัดว่าเอาต์พุตยังคงอยู่ภายในพารามิเตอร์เหล่านั้นหรือไม่ องค์กรสามารถกำหนดได้ว่าวิธีแก้ปัญหา AI นั้นเป็นไปตามข้อกำหนดทางเทคนิคหรือต้องการการปรับให้เหมาะสม

องค์กรต่างๆ ต้องใช้เครื่องมือ การเข้าถึง และวิธีการใหม่ๆ ในการกำกับดูแลข้อมูล บริษัทชั้นนำใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อทำให้การกำกับดูแลข้อมูลและประกันคุณภาพเป็นอัตโนมัติ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง โดยการกำหนดนโยบายและขอบเขตล่วงหน้า บริษัทเหล่านี้สามารถทำให้การบังคับใช้มาตรฐานข้อมูลเป็นอัตโนมัติได้ง่ายขึ้น การปฏิบัติด้านการกำกับดูแลข้อมูลที่ดีที่สุดอื่นๆ รวมถึงการนำไปใช้โปรโตคอลการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลอย่างเข้มงวด การทำให้ข้อมูลไม่ระบุชื่อได้ทุกที่ที่เป็นไปได้ และการจำกัดการรวบรวมข้อมูลที่ไม่จำเป็น

เนื่องจากภูมิทัศน์ทางกฎระเบียบที่กำลังพัฒนาอยู่รอบๆ การรวบรวมข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI การไม่ปฏิบัติตามกฎระเบียบอาจทำให้เกิดค่าปรับและความเสียหายต่อชื่อเสียงอย่างรุนแรง การนำทางกฎเหล่านี้ที่เกิดขึ้นใหม่จะต้องมีกรอบการกำกับดูแลข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งบันทึกกฎหมายคุ้มครองข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงสำหรับภูมิภาคที่ดำเนินธุรกิจ เช่น กฎ AI ของสหภาพยุโรป

ในทำนองเดียวกัน บริษัทต่างๆ ต้องปรับปรุงความสามารถในการอ่านข้อมูลทั่วทั้งองค์กร บริษัทต่างๆ ต้องมีการเปลี่ยนแปลงที่ mọi ระดับ ไม่ใช่แค่คนเทคนิค เช่น วิศวกรหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เริ่มต้นด้วยการประเมินความต้องการข้อมูล โดยประเมินความสามารถด้านความปลอดภัยของข้อมูลทั่วทั้งบทบาทต่างๆ การประเมินนี้สามารถระบุได้ว่าหากทีมไม่ได้พูดภาษาธุรกิจเดียวกัน หลังจากกำหนดระดับพื้นฐานแล้ว บริษัทต่างๆ สามารถนำแผนการเพื่อเพิ่มความสามารถในการอ่านข้อมูลและความตระหนักด้านความปลอดภัยได้

การเพิ่มความสามารถในการประมวลผลข้อมูล

หากยังไม่ชัดเจน ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือปัจจัยที่จะทำให้แบรนด์ต่างๆ ประสบความสำเร็จหรือล้มเหลว ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถรวม PII อีเมล และคำติชมของลูกค้า และข้อมูลใดๆ ที่ไม่สามารถจัดเก็บในไฟล์ข้อความปกติ PDF ตารางงาน Excel เป็นต้น ลักษณะที่ไม่เอื้ออำนวยของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทำให้ยากต่อการวิเคราะห์หรือค้นหา มีเครื่องมือและแพลตฟอร์มเทคโนโลยีข้อมูลส่วนใหญ่ไม่สามารถรวมและดำเนินการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของการโต้ตอบกับลูกค้าประจำวัน

เพื่อเอาชนะความท้าทายของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง องค์กรต่างๆ ต้องจับข้อมูลที่ไม่ได้บันทึกนี้และจัดทำเป็นฐานความรู้ขององค์กรเพื่อสร้างภาพรวมของระบบนิเวศข้อมูลของตน ในอดีต กระบวนการบริหารจัดการความรู้นี้ต้องใช้แรงงานมาก แต่ AI ทำให้ง่ายขึ้นและคุ้มค่าด้วยการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ การแก้ไขความไม่สอดคล้อง การลบข้อมูลซ้ำ การแยกข้อมูลที่สำคัญออกจากข้อมูลที่ไม่สำคัญ เป็นต้น

เมื่อ AI รวมเข้ากับระบบนิเวศข้อมูลแล้ว AI สามารถช่วยให้กระบวนการประมวลผลสินทรัพย์ที่ซับซ้อน เช่น เอกสารทางกฎหมาย สัญญา การโต้ตอบในศูนย์บริการลูกค้า เป็นต้น AI ยังสามารถช่วยสร้างกราฟความรู้เพื่อจัดระเบียบข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ทำให้ความสามารถของ Gen AI มีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ Gen AI ยังช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถรวบรวมและจัดประเภทข้อมูลตามความคล้ายคลึงกัน โดยการค้นหาความสัมพันธ์ที่หายไป

เมื่อเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้สามารถเข้าใจและดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ไม่เรียบร้อยหรือไม่มีโครงสร้างได้ บริษัทต่างๆ ก็ต้องปรับปรุงสแต็คเทคโนโลยีของตนให้ทันสมัยเพื่อรองรับชุดข้อมูลที่ซับซ้อนเหล่านี้ การฟื้นฟูสแต็คเทคโนโลยีเริ่มต้นด้วยการตรวจสอบ – โดยเฉพาะการประเมินว่าระบบใดทำงานที่ระดับที่สามารถทำงานร่วมกับนวัตกรรมสมัยใหม่ได้ และระบบใดไม่พร้อมใช้งาน บริษัทต่างๆ ต้องกำหนดว่าระบบใดที่มีอยู่สามารถรวมเข้ากับเครื่องมือใหม่ๆ ได้

การขอความช่วยเหลือในการเตรียมพร้อมสำหรับ AI

การเตรียมระบบนิเวศข้อมูลให้พร้อมสำหรับ AI เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและต้องใช้หลายขั้นตอนซึ่งต้องใช้ความเชี่ยวชาญระดับสูง ไม่บริษัทใดที่มีความรู้หรือทักษะเหล่านี้ในองค์กร หากบริษัทต่างๆ เลือกที่จะใช้ความเชี่ยวชาญของพันธมิตรเพื่อเตรียมระบบนิเวศข้อมูลให้พร้อมสำหรับการรวม AI มีคุณสมบัติบางอย่างที่พวกเขาควรให้ความสำคัญในการค้นหา

ประการแรก พันธมิตรที่เหมาะสมต้องมีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคในหลายสาขาที่เชื่อมโยงกัน (ไม่ใช่แค่ AI) เช่น คลาวด์ ความปลอดภัย ข้อมูล CX เป็นต้น อีกสัญญาณหนึ่งของพันธมิตรที่ยอดเยี่ยมคือการรับรู้ถึงความสำคัญของความคล่องตัว เมื่อการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีเร่งตัวขึ้น มันจะยากที่จะคาดการณ์อนาคต ดังนั้น พันธมิตรที่เหมาะสมจึงไม่ควรพยายามเดาอนาคตที่จะเกิดขึ้น แต่จะช่วยให้ระบบนิเวศข้อมูลและทุนมนุษย์ของธุรกิจมีความคล่องตัวเพียงพอที่จะปรับตัวตามแนวโน้มของตลาดและความต้องการของลูกค้า

นอกจากนี้ ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น เทคโนโลยี AI ใช้ไม่ใช่แค่สำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่านั้น การใช้ AI เป็นความพยายามของทั้งองค์กร ทุกคนในองค์กรต้องมีความรู้เกี่ยวกับ AI ไม่ว่าจะอยู่ในระดับใด พันธมิตรควรช่วยลดช่องว่างนี้โดยนำความเชี่ยวชาญด้านธุรกิจและคนเข้าด้วยกันเพื่อช่วยให้ธุรกิจพัฒนาความสามารถที่จำเป็นภายในองค์กร

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.