Будуйте майбутнє компанії за допомогою стратегії штучного інтелекту: як сильна база даних може забезпечити сталеві інновації

Прискорений темп інновацій надав керівникам підприємств шокову терапію за останні кілька років, і було складно слідкувати за новими можливостями, які з’явилися на ринку. Як тільки компанії думають, що вони попереду гри, нове оголошення загрожує розсіяти увагу і зірвати прогрес. Це змусило керівників думати про довгострокові цифрові стратегії і зміцнювати свою здатність до сталевих інновацій.

Концепція сталевих інновацій відрізняється від самої сталості (яка часто пов’язана з впливом на клімат), і полягає у визнанні того, що нова технологія потребує відповідної екосистеми для свого розвитку. Інакше кажучи, цифрова трансформація не лише полягає у придбанні сучасної технології, а й у створенні сильної бази даних, щоб бути готовими до майбутньої технології. Ця база є коренем інновацій, і дозволяє компаніям створити модель аналізу даних (із штучним інтелектом) для отримання знань, які сприяють змінам. Такий тип середовища часто є джерелом добре відомого принципу “Швидко помиляти. Швидко вчитися.” тому що він дає командам можливість експериментувати і випробовувати нові ідеї.

Під час того, як гіп навколо штучного інтелекту і Генеративного штучного інтелекту переходить від експериментів до реалізації, компанії майбутньо захищають свої інвестиції, створюючи сильну, добре спроектовану базу даних, яка є доступною, організованою і структурованою для того, щоб витримати випробування часу.

Вирішення пробілу в даних

Хоча більш привабливі клієнтські технології привертають всю увагу, це саме дані аналізу, які є справжньою робочою силою штучного інтелекту/Генеративного штучного інтелекту. Більшість керівників розуміють це зараз, але програми штучного інтелекту і збори даних можуть все ще проходити паралельно, коли дані накопичуються в одному місці, перш ніж вони подаються до програм штучного інтелекту. Замість того, щоб дивитися на свою програму даних і процеси штучного інтелекту/Генеративного штучного інтелекту як на два окремі заходи, ці дві справи повинні бути пов’язані, щоб забезпечити правильну організацію даних і їх готовність до споживання. Це означає, що хоча дані можуть бути доступні в великій кількості, керівники повинні подумати, скільки з них можна легко використовувати для реалізації своїх проектів штучного інтелекту. Реальність така, що не багато. Організації дублюють зусилля, тримаючи дані і штучний інтелект окремо, і зближення їх може бути ключовим фактором у підвищенні ефективності, зниженні витрат і оптимізації операцій.

За даними BCG, компанії, які інвестували час у злиття своїх програм даних і штучного інтелекту з самого початку, мали надзвичайний рост порівняно з їхніми колегами. Адже компанії не можуть мати розвиток штучного інтелекту без виправлення даних спочатку, і керівники віддаляються від інших завдяки використанню своїх більш розвинених можливостей для кращого визначення, пріоритету і забезпечення прийняття більш відрізняючих і трансформаційних застосувань даних і штучного інтелекту. В результаті компанії, які пов’язали дані зі штучним інтелектом, мають у чотири рази більше випадків реалізації і прийняття по всій компанії, ніж ті, хто відстає у даних і штучному інтелекті, і для кожного випадку вони реалізують, середній фінансовий вплив у п’ять разів більший.

Щоб зміцнити свою базу даних, почніть з кількох ключових питань

Пам’ятайте, що можливість підняти і перемістити дані (як на місці, так і через хмарну міграцію) не є такою ж, як зробити їх готовими до штучного інтелекту. Щоб забезпечити, що дані готові до споживання (тобто можуть бути проаналізовані для отримання знань штучного інтелекту), компанії повинні спочатку подумати про кілька важливих питань:

• Як наші дані відповідають конкретним бізнес-результатам? Моделі штучного інтелекту потребують відібраних, актуальних і контекстуалізованих даних, щоб бути ефективними. На ранніх етапах компанії повинні змінити свій погляд від того, як дані збираються/зберігаються, до того, як вони будуть використані для прийняття рішень на основі штучного інтелекту в конкретних функціях. Коли компанії проектують конкретні випадки під час зберігання і організації своїх даних, вони можуть бути легше доступними, коли прийде час розробляти нові процеси, такі як штучний інтелект, Генеративний штучний інтелект або агентний штучний інтелект.
• Які перешкоди стоять на нашому шляху? Коли McKinsey провів опитування 100 керівників вищого рівня в галузях по всьому світу, майже 50% мали труднощі з розумінням ризиків, створених цифровими і аналітичними трансформаціями – це найбільша болюча точка управління ризиками. У поспіху показати результати компанії можуть часто жертвувати стратегією заради швидкості. Замість цього керівники повинні ретельно вивчити всі аспекти, подумати про майбутнє і спробувати мінімізувати потенційний ризик.
• Як ми можемо оптимізувати свої дані для підвищення ефективності? Коли потреба в даних зростає, це звичайно для менеджерів надіти блінки і зосередитися лише на своєму відділі. Це тип мислення в ізоляції веде до зайвої кількості даних і зниження швидкості отримання даних, тому компанії повинні пріоритизувати міжфункціональну комунікацію і співробітництво з самого початку.

4 найкращі практики для розвитку сильної бази даних

Компанії, які інвестують у свій шар даних сьогодні, готують себе до майбутнього успіху штучного інтелекту. Ось чотири найкращі практики, щоб майбутньо захистити свою стратегію даних:

1. Забезпечити якість і управління даними

• Створити лінію даних, управління метаданими і автоматичні перевірки якості
• Використовувати каталоги даних, підтримувані штучним інтелектом, для кращої відкритості і класифікації
• Упростити управління даними, щоб забезпечити безперебійне управління структурованими і неструктурованими даними, моделями машинного навчання (ML), блокнотами, панелями і файлами

Хороший приклад компанії, яка активно використовує штучний інтелект для забезпечення якості і управління даними, – SAP, яка інтегрує можливості машинного навчання у свій комплекс управління даними для виявлення і виправлення несумісностей даних, тим самим покращуючи загальну якість даних і дотримуючись міцних практик управління даними на своїх платформах.

2. Зміцнити безпеку, приватність і відповідність вимогам

• Реалізувати безпеку нульового довіри шляхом шифрування даних у спочинку і під час передачі
• Використовувати штучний інтелект для виявлення загроз і запобігання порушенням
• Забезпечити відповідність глобальним регуляторним вимогам, таким як GDPR і CCPA, і автоматизувати звітність/аудити за допомогою штучного інтелекту

Одна компанія, яка робить інноваційні речі в цифровій ланцюжку поставок і управлінні ризиками третіх сторін, – Black Kite. Платформа інтелекту Black Kite швидко і ефективно надає інформацію про третіх осіб і ланцюжки поставок, пріоритизуючи результати в спрощеній панелі, яку команди управління ризиками можуть легко спожити і закрити критичні пробіли в безпеці.

3. Розглядати стратегічні партнерства

• Оцінити свої власні можливості передових аналізів і вивчити, як існуючі дані виконують свою роботу
• Шукати партнерів, які можуть інтегрувати штучний інтелект, інженерію даних і аналіз у одну легко керовану платформу

Деякі хмарні рішення-партнери, які можуть допомогти структурувати дані для успіху штучного інтелекту, – (а) Databricks, який інтегрується з існуючими інструментами і допомагає підприємствам будувати, масштабувати і керувати даними/штучним інтелектом (включно з Генеративним штучним інтелектом і іншими моделями машинного навчання); і (б) Snowflake, який працює на платформі, яка дозволяє проводити аналіз даних і одночасний доступ до наборів даних з мінімальною затримкою.

4. Створити культуру, орієнтовану на дані

• Демократизувати доступ до даних шляхом реалізації інструментів штучного інтелекту з самообслуговуванням, які використовують запит природною мовою (NLQ), щоб зробити дані доступними для інсайтів
• Повышувати кваліфікацію працівників у галузі штучного інтелекту і грамотності даних, і тренувати команди у процесах штучного інтелекту, Генеративного штучного інтелекту і інших процесах управління даними
• Заохочувати співробітництво між вченими-даними, інженерами і бізнес-кімами для сприяння обміну даними і генерації більш цілісних інсайтів

Примітний приклад компанії, яка активно створює культуру, орієнтовану на дані, сильно залежну від штучного інтелекту, – Amazon, яка широко використовує дані клієнтів для персоналізації рекомендацій продуктів, оптимізації логістики і прийняття обґрунтованих бізнес-рішень по всій своїй діяльності, роблячи дані центральним стовпом своєї стратегії.

Будування бази даних для майбутнього

За даними недавнього опитування KPMG, 67% керівників підприємств очікують, що штучний інтелект фундаментально змінить їх підприємства протягом наступних двох років, і 85% відчувають, що якість даних буде найбільшим пробілом у прогресі. Це означає, що зараз час для великого переосмислення даних самих по собі, зосереджуючись не лише на зберіганні, а й на зручності і ефективності. Будуючи свої бази даних зараз, компанії можуть майбутньо захистити свої інвестиції в штучний інтелект і позиціонувати себе для тривалих, сталевих інновацій.