Чи готова ваша екосистема даних до ШІ? Як компанії можуть переконатися, що їхні системи підготовлені до капітального ремонту ШІ

Як валюта майбутнього, збір даних є звичним процесом для компаній. Однак попередня ера технологій і наборів інструментів обмежувала бізнес простими структурованими даними, такими як інформація про транзакції та розмови клієнтів і кол-центру. З цього моменту бренди використовували аналіз настроїв, щоб дізнатися, як клієнти ставляться до продукту чи послуги.

Нові інструменти та можливості штучного інтелекту надають компаніям неймовірну можливість вийти за рамки структуровані дані і використовувати складні та неструктуровані набори даних, відкриваючи ще більшу цінність для клієнтів. Наприклад, великі мовні моделі (LLM) можуть аналізувати взаємодію людей і отримувати важливі відомості, які збагачують клієнтський досвід (CX).

Тим не менш, перш ніж організації зможуть використати потужність штучного інтелекту, потрібно зробити багато кроків, щоб підготуватися до інтеграції штучного інтелекту, і одним із найважливіших (і його легко не помітити) є модернізація екосистеми даних. Нижче наведено деякі з найкращих практик і стратегій, які компанії можуть використати, щоб зробити свої екосистеми даних готовими до ШІ.

Освоєння Data Estate

Підприємства повинні збирати та організовувати свої дані в центральному сховищі або базі даних, щоб бути готовими до ШІ. База даних компанії – це інфраструктура, яка зберігає та керує всіма даними, з основною метою зробити дані легкодоступними для потрібних людей, коли вони їм потрібні для прийняття керованих даними рішень або отримання цілісного уявлення про їхні активи даних. На жаль, більшість компаній не розуміють своїх існуючих масивів даних через успадковані обмеження, закриті дані, поганий контроль доступу або певне поєднання причин.

Щоб компанії могли глибше зрозуміти свою базу даних, їм слід співпрацювати з партнером, який може надати рішення штучного інтелекту, наприклад уніфіковану генеративну платформу оркестровки штучного інтелекту. Така платформа може дозволити підприємствам пришвидшити експерименти та інновації в програмах LLM, власних додатках зі штучним інтелектом, користувацьких додатках і, що найважливіше, у сховищах даних. Ця платформа також може функціонувати як безпечне, масштабоване та настроюване робоче місце штучного інтелекту, допомагаючи компаніям досягти кращого розуміння екосистеми даних, покращуючи бізнес-рішення на основі штучного інтелекту.

Глибше розуміння своїх даних не тільки підвищує ефективність рішень штучного інтелекту, але й допомагає організаціям використовувати свої інструменти штучного інтелекту більш відповідально та таким чином, щоб безпека даних була пріоритетною. Завдяки процесам і можливостям на базі штучного інтелекту дані продовжують ставати більш детальними, що підкреслює необхідність технічної відповідності вимогам безпеки та дотримання відповідальний ШІ Кращі практики.

Підвищення рівня управління та безпеки даних

Інфраструктури управління даними підприємств повинні зазнати значного оновлення, щоб бути готовими до ШІ. Структури управління даними є відносно недавнім винаходом, зосередженим на більш традиційних активах даних. Однак сьогодні, окрім структурованих даних, компаніям потрібно використовувати неструктуровані дані, такі як персональна інформація (PII), електронні листи, відгуки клієнтів тощо, з якими не можуть працювати поточні системи управління даними.

Крім того, генеративний ШІ (Покоління штучного інтелекту) змінює парадигму управління даними з правил на обмеження. Бізнесу потрібно визначити межі, а не покладатися на жорсткі правила, оскільки один успіх чи невдача не виявляють нічого особливо важливого. Визначаючи межі, розраховуючи коефіцієнт ймовірності успіху для певного набору даних, а потім вимірюючи, чи залишаються результати в межах цих параметрів, організації можуть визначити, чи відповідає рішення на основі штучного інтелекту технічним вимогам, чи потребує воно точного налаштування.

Організації повинні впровадити та прийняти нові інструменти, підходи та методології управління даними. Провідні бренди використовувати методи машинного навчання для автоматизації управління даними та забезпечення якості. Зокрема, завчасно встановивши політики та порогові значення, ці компанії можуть легше автоматизувати дотримання стандартів даних. Інші найкращі практики управління даними включають впровадження суворих протоколів обробки та зберігання даних, анонімізацію даних, де це можливо, і обмеження невиправданого збору даних.

Оскільки поточний нормативний ландшафт щодо збору даних за допомогою штучного інтелекту продовжує розвиватися, недотримання вимог може спричинити серйозні штрафи та завдати шкоди репутації. Навігація цими новими правилами вимагатиме комплексної системи керування даними, яка враховує закони про захист даних, характерні для регіонів діяльності компанії, наприклад Закон ЄС про штучний інтелект.

Подібним чином компанії повинні підвищити грамотність даних у всій організації. Компанії повинні вносити зміни на всіх рівнях, а не лише з технічними людьми, як-от інженери чи спеціалісти з обробки даних. Почніть з оцінки зрілості даних, оцінюючи компетенції щодо безпеки даних для різних ролей. Така оцінка може бути виявлена, якщо, наприклад, команди не розмовляють однією діловою мовою. Після встановлення базової лінії компанії можуть реалізувати плани підвищення грамотності даних і безпеки.

Розширення можливостей обробки даних  

Якщо це ще не було очевидним, неструктуровані дані - це те, що бренди зазнають невдачі або успіху. Як згадувалося раніше, неструктуровані дані можуть включати ідентифікаційну інформацію, електронні листи та відгуки клієнтів, а також будь-які дані, які неможливо зберегти у звичайному текстовому файлі, PDF, електронній таблиці Microsoft Excel тощо. Така громіздка природа неструктурованих даних ускладнює аналіз або пошук. Більшість інструментів і платформ для обробки даних не можуть об’єднувати сильно неструктуровані дані та працювати з ними, особливо в контексті повсякденної взаємодії з клієнтами.

Щоб подолати проблеми з неструктурованими даними, організації повинні отримувати ці незадокументовані знання, витягувати їх і відображати на корпоративній базі знань, щоб створити повну картину своєї екосистеми даних. У минулому цей процес управління знаннями був трудомістким, але ШІ робить його простішим і доступнішим, збираючи дані з багатьох джерел, виправляючи невідповідності, видаляючи дублікати, відокремлюючи важливі дані від неважливих тощо.

Після інтеграції штучного інтелекту з екосистемою даних він може допомогти автоматизувати обробку складних активів, таких як юридичні документи, контракти, взаємодія кол-центру тощо. ШІ також може допомогти побудувати графіки знань для організації неструктурованих даних, роблячи можливості Gen AI більш ефективними. Крім того, Gen AI дозволяє компаніям збирати та класифікувати дані на основі спільних подібностей, виявляючи відсутні залежності.

У той час як ці новинки працюють на штучному інтелекті інструменти аналізу даних можуть зрозуміти та витягнути з них безладні або невпорядковані дані, підприємства також повинні модернізувати свій стек технологій для підтримки цих складних наборів даних. Оновлення технологічного стеку починається з аудиту — зокрема, оцінки того, які системи працюють на рівні, який відповідає сучасним інноваціям, а які — не на належному рівні. Компанії також повинні визначити, які існуючі системи можна інтегрувати з новими інструментами.

Отримання допомоги, щоб стати готовим до ШІ

Підготовка екосистеми даних до штучного інтелекту – це складний, виснажливий і багатоетапний процес, який вимагає високого рівня знань. Небагато компаній володіють такими знаннями чи навичками. Якщо бренд вирішує використати досвід партнера, щоб підготувати свою екосистему даних до інтеграції штучного інтелекту, є певні якості, яким вони повинні віддавати пріоритет у своєму пошуку.

По-перше, ідеальний партнер повинен володіти технічними знаннями в багатьох взаємопов’язаних дисциплінах (не лише штучному інтелекті), таких як хмара, безпека, дані, CX тощо. Іншою ознакою чудового партнера є те, що він усвідомлює важливість гнучкості. Оскільки технологічні зміни прискорюються, стає все складніше передбачити майбутнє. З цією метою ідеальний партнер не повинен намагатися вгадати якийсь майбутній стан; скоріше це допомагає екосистемі даних підприємства та людському капіталу стати достатньо гнучкими, щоб адаптуватися до ринкових тенденцій і вимог клієнтів.

Крім того, як обговорювалося вище, технології штучного інтелекту застосовуються до всіх, а не лише до команди з обробки даних. Впровадження штучного інтелекту – це робота всієї організації. Кожен співробітник повинен володіти штучним інтелектом, незалежно від його рівня. Партнер повинен допомогти подолати цей розрив, об’єднавши досвід бізнесу та людей, щоб допомогти підприємствам розвинути необхідні можливості всередині компанії.