Чи готова ваша екосистема даних до штучного інтелекту? Як компанії можуть забезпечити підготовленість своїх систем до оновлення штучного інтелекту

Збір даних – це звична процедура для компаній, оскільки дані вважаються валютою майбутнього. Однак попередня епоха технологій і інструментів обмежувала бізнес простими, структурованими даними, такими як транзакційна інформація та розмови клієнтів і центрів обслуговування. Звідти бренди використовували аналіз настроїв, щоб побачити, як клієнти відчували певний продукт або послугу.

Нові інструменти штучного інтелекту та можливості представляють неймовірну можливість для компаній вийти за рамки структурованих даних і скористатися складними та неструктурованими наборами даних, розблоковуючи ще більшу цінність для клієнтів. Наприклад, великі мовні моделі (LLM) можуть аналізувати взаємодію людини та витягувати важливі висновки, які збагачують досвід клієнта (CX).

Відтак, перед тим як організації зможуть скористатися можливостями штучного інтелекту, існують багато кроків, які потрібно зробити для підготовки до інтеграції штучного інтелекту, і одним з найважливіших (і легко пропущених) є модернізація їхньої екосистеми даних. Нижче наведені деякі з найкращих практик і стратегій, які бізнес може використати, щоб зробити свою екосистему даних готова до штучного інтелекту.

Освоєння даних

Бізнеси повинні зібрати та організувати свої дані в центральному репозиторії або даних, щоб стати готовими до штучного інтелекту. Дані компанії – це інфраструктура, яка зберігає та керує всіма даними, з основною метою зробити дані доступними для правильних людей, коли їм потрібно це зробити, щоб приймати дані-орієнтовані рішення або отримувати цілісний погляд на свої дані-активи. На жаль, більшість компаній не розуміють свою існуючу екосистему даних, через обмеження спадщини, ізольовані дані, поганий контроль доступу або будь-яку комбінацію цих причин.

Для того, щоб компанії могли досягти глибшого розуміння своєї екосистеми даних, їм потрібно працювати з партнером, який може надати рішення штучного інтелекту, наприклад, єдину платформу оркестрування генерації штучного інтелекту. Така платформа може дозволити підприємствам прискорити експерименти та інновації в галузі LLM, штучно-родних застосунків, налаштовуваних доповнень та – найважливіше – даних. Ця платформа також може функціонувати як безпечна, масштабна та налаштовувана робоча область штучного інтелекту, допомагаючи компаніям досягти глибшого розуміння своєї екосистеми даних, покращуючи рішення бізнесу, керованого штучним інтелектом.

Відтак, глибше розуміння своєї екосистеми даних не тільки підвищує ефективність рішень штучного інтелекту, але також допомагає організаціям використовувати свої інструменти штучного інтелекту більш відповідальним чином і з пріоритетом безпеки даних. Дані продовжують ставати більш деталізованими завдяки процесам і можливостям штучного інтелекту, підкреслюючи необхідність технічної відповідності вимогам безпеки та дотримання відповідальних принципів штучного інтелекту.

Підвищення рівня управління даними та безпеки

Фреймворки управління даними бізнесу повинні пройти значну трансформацію, щоб стати готовими до штучного інтелекту. Фреймворки управління даними – це відносно недавнє винахід, орієнтоване на традиційні дані-активи. Однак сьогодні, крім структурованих даних, бізнесу потрібно використовувати неструктуровані дані, такі як особиста ідентифікаційна інформація (PII), електронні листи, відгуки клієнтів тощо, які існуючі фреймворки управління даними не можуть обробляти.

Також, генеративний штучний інтелект (Gen AI) змінює парадигму управління даними з基于-правилах на基于-огорожі. Бізнесу потрібно визначити межі, а не покладатися на жорсткі правила, оскільки одне успіх чи невдача не відкриває нічого особливо цікавого. Визначаючи межі, розрахуючи рівень успіху на певному наборі даних та вимірюючи, чи залишаються виходи в цих межах, організації можуть визначити, чи технічно відповідає рішення штучного інтелекту чи потрібно його налаштування.

Організації повинні реалізувати та прийняти нові інструменти, підходи та методології управління даними. Ведучі бренди використовують техніки машинного навчання для автоматизації управління даними та забезпечення якості. Зокрема, встановлюючи політики та пороги заздалегідь, ці компанії можуть легше автоматизувати виконання стандартів даних. Інші найкращі практики управління даними включають розгортання суворих протоколів обробки та зберігання даних, анонімізацію даних, де це можливо, та обмеження необґрунтованого збору даних.

Оскільки регуляторний ландшафт навколо збору даних, керованого штучним інтелектом, продовжує еволюціонувати, невиконання вимог може спричинити серйозні штрафи та шкоду репутації. Навігація в цих нових правилах вимагатиме комплексного фреймворку управління даними, який враховує ті закони про захист даних, які конкретно застосовуються до регіону діяльності компанії, такі як закон ЄС про штучний інтелект.

Аналогічно, бізнесу потрібно покращити рівень грамотності даних по всій організації. Компаніям потрібно вносити зміни на всіх рівнях, а не тільки серед технічних фахівців, таких як інженери чи вчені-дані. Почніть з оцінки зрілості даних, оцінюючи компетенції безпеки даних по різних ролях. Така оцінка може виявити, наприклад, чи команди не говорять однією бізнес-мовою. Після встановлення базового рівня бізнес може реалізувати плани з підвищення рівня грамотності даних та безпеки.

Покращення можливостей обробки даних

Якщо це ще не було очевидно, неструктуровані дані – це те, на чому бренди будуть успішними чи невдалими. Як згадувалося раніше, неструктуровані дані можуть включати PII, електронні листи та відгуки клієнтів та будь-які дані, які не можуть бути збережені в регулярному текстовому файлі, PDF, електронній таблиці Microsoft Excel тощо. Ця незручна властивість неструктурованих даних робить їх більш складними для аналізу чи проведення пошуків. Більшість інструментів та платформ обробки даних не можуть включати та діяти на сильно неструктуровані дані – особливо в контексті щоденних взаємодій з клієнтами.

Щоб подолати ці виклики неструктурованих даних, організаціям потрібно захопити цю недокументовану інформацію, витягти її та відобразити на підприємстві-контурі знань, щоб створити повну картину своєї екосистеми даних. У минулому цей процес керування знаннями був трудомістким, але штучний інтелект робить його легшим та доступним, збираючи дані з кількох джерел, виправляючи несумісності, видаляючи дублікати, розрізняючи важливі та неважливі дані тощо.

Як тільки штучний інтелект інтегрується з екосистемою даних, він може допомогти автоматизувати обробку складних активів, таких як юридичні документи, контракти, взаємодії центрів обслуговування тощо. Штучний інтелект також може допомогти створити графічні знання, щоб організувати неструктуровані дані, роблячи можливості генерації штучного інтелекту більш ефективними. Крім того, генерація штучного інтелекту дозволяє компаніям зібрати та категоризувати дані на основі спільних подібностей, виявляючи відсутні залежності.

Хоча ці нові інструменти аналізу даних, керованих штучним інтелектом, можуть дати змогу зрозуміти та витягти висновки з заплутаних або неорганізованих даних, бізнесу також потрібно модернізувати свій технологічний стек, щоб підтримувати ці складні набори даних. Оновлення технологічного стека починається з аудиту – зокрема, оцінки систем, які працюють на рівні, який може співпрацювати з сучасними інноваціями, а які не відповідають вимогам. Компаніям також потрібно визначити, які існуючі системи можуть інтегруватися з новими інструментами.

Отримання допомоги для підготовки до штучного інтелекту

Приготовлення екосистеми даних до штучного інтелекту – це складний, трудомісткий та багатостадійний процес, який вимагає високого рівня експертизи. Мало компаній володіють такими знаннями чи навичками всередині. Якщо бренд вирішить скористатися експертизою партнера для підготовки своєї екосистеми даних до інтеграції штучного інтелекту, існують певні якості, які вони повинні пріоритизувати у своєму пошуку.

По-перше, ідеальний партнер повинен володіти технічною експертизою в декількох взаємопов’язаних дисциплінах (не тільки штучний інтелект), таких як хмарні технології, безпека, дані, CX тощо. Іншим ознакою чудового партнера є те, що він визнає важливість гнучкості. Оскільки технологічні зміни прискорюються, стає все складніше передбачити майбутнє. У цьому контексті ідеальний партнер не повинен намагатися вгадати майбутній стан; натомість, він допомагає екосистемі даних та людському капіталу бізнесу стати гнучкими enough, щоб адаптуватися до ринкових тенденцій та вимог клієнтів.

Крім того, як обговорювалося вище, технології штучного інтелекту застосовуються до всіх, а не тільки до команди науковців-даних. Забезпечення можливостей штучного інтелекту – це організація-широка справа. Кожен працівник повинен бути грамотним у питаннях штучного інтелекту, незалежно від свого рівня. Партнер повинен допомогти звузити цю прогалину, об’єднавши бізнес-експертизу та людську експертизу, щоб допомогти підприємствам розвинути необхідні можливості всередині.

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.