Hệ sinh thái dữ liệu của bạn đã sẵn sàng cho Trí tuệ nhân tạo chưa? Làm thế nào các công ty có thể đảm bảo rằng hệ thống của họ đã được chuẩn bị cho một cuộc đại tu Trí tuệ nhân tạo

Thu thập dữ liệu là một quá trình quen thuộc với các công ty, vì nó là tiền tệ của tương lai. Tuy nhiên, kỷ nguyên công nghệ và công cụ trước đây đã hạn chế các doanh nghiệp chỉ thu thập dữ liệu cấu trúc đơn giản, chẳng hạn như thông tin giao dịch và cuộc trò chuyện của khách hàng và trung tâm cuộc gọi. Từ đó, các thương hiệu sẽ sử dụng phân tích cảm xúc để xem khách hàng cảm thấy thế nào về một sản phẩm hoặc dịch vụ.

Các công cụ và khả năng Trí tuệ nhân tạo mới mang lại cơ hội tuyệt vời cho các công ty vượt ra ngoài dữ liệu cấu trúc và tận dụng các tập dữ liệu phức tạp và không cấu trúc, mở khóa giá trị lớn hơn cho khách hàng. Ví dụ, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể phân tích các tương tác của con người và trích xuất thông tin quan trọng giúp làm giàu trải nghiệm khách hàng (CX).

Tuy nhiên, trước khi các tổ chức có thể tận dụng sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo, có nhiều bước cần chuẩn bị cho việc tích hợp Trí tuệ nhân tạo, và một trong những bước quan trọng nhất (và dễ bị bỏ qua) là hiện đại hóa hệ sinh thái dữ liệu của họ. Dưới đây là một số phương pháp và chiến lược tốt nhất mà các doanh nghiệp có thể tận dụng để làm cho hệ sinh thái dữ liệu của họ sẵn sàng cho Trí tuệ nhân tạo.

Chinh phục Hệ sinh thái Dữ liệu

Các doanh nghiệp phải thu thập và tổ chức dữ liệu của họ vào một kho lưu trữ trung tâm hoặc hệ sinh thái dữ liệu để trở nên sẵn sàng cho Trí tuệ nhân tạo. Hệ sinh thái dữ liệu của một công ty là cơ sở hạ tầng lưu trữ và quản lý tất cả dữ liệu, với mục tiêu chính là làm cho dữ liệu sẵn sàng cho đúng người vào đúng thời điểm để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hoặc có cái nhìn tổng quan về tài sản dữ liệu của họ. Tuy nhiên, hầu hết các công ty không hiểu rõ về hệ sinh thái dữ liệu hiện có của họ, dù là do các hạn chế về di sản, dữ liệu bị cô lập, kiểm soát truy cập kém hoặc một số lý do kết hợp.

Để đạt được sự hiểu biết sâu sắc hơn về hệ sinh thái dữ liệu của họ, các doanh nghiệp nên hợp tác với một đối tác có thể cung cấp các giải pháp Trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như một nền tảng dàn xếp Trí tuệ nhân tạo thống nhất. Nền tảng như vậy có thể cho phép các doanh nghiệp tăng tốc thí nghiệm và đổi mới trên các mô hình ngôn ngữ lớn, ứng dụng bản địa Trí tuệ nhân tạo, tiện ích mở rộng tùy chỉnh và – quan trọng nhất – kho lưu trữ dữ liệu. Nền tảng này cũng có thể hoạt động như một bàn làm việc Trí tuệ nhân tạo an toàn, có thể mở rộng và tùy chỉnh, giúp các công ty đạt được sự hiểu biết sâu sắc hơn về hệ sinh thái dữ liệu của họ, cải thiện các giải pháp kinh doanh dựa trên Trí tuệ nhân tạo.

Việc có được sự hiểu biết sâu sắc hơn về hệ sinh thái dữ liệu của mình không chỉ tăng cường hiệu quả của các giải pháp Trí tuệ nhân tạo mà còn giúp các tổ chức sử dụng các công cụ Trí tuệ nhân tạo của họ một cách có trách nhiệm và ưu tiên bảo mật dữ liệu. Dữ liệu tiếp tục trở nên chi tiết hơn nhờ vào các quy trình và khả năng được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo, làm nổi bật nhu cầu tuân thủ các yêu cầu bảo mật và tuân thủ các nguyên tắc Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm.

Nâng cao Quản lý và Bảo mật Dữ liệu

Các khuôn khổ quản lý dữ liệu của các doanh nghiệp phải trải qua một sự thay đổi lớn để trở nên sẵn sàng cho Trí tuệ nhân tạo. Các khuôn khổ quản lý dữ liệu là một phát minh tương đối gần đây tập trung vào các tài sản dữ liệu truyền thống. Tuy nhiên, ngày nay, ngoài dữ liệu cấu trúc, các doanh nghiệp cần sử dụng dữ liệu không cấu trúc như thông tin nhận dạng cá nhân (PII), email, phản hồi của khách hàng, v.v., mà các khuôn khổ quản lý dữ liệu hiện tại không thể xử lý.

Cũng như Trí tuệ nhân tạo sinh (Gen AI) đang thay đổi mô hình quản lý dữ liệu từ dựa trên quy tắc sang dựa trên rào cản. Các doanh nghiệp cần xác định ranh giới, thay vì dựa vào các quy tắc cứng, vì một thành công hoặc thất bại không tiết lộ bất cứ điều gì đặc biệt sâu sắc. Bằng cách xác định ranh giới, tính toán tỷ lệ thành công trên một tập dữ liệu cụ thể và sau đó đo lường xem đầu ra có nằm trong các tham số đó hay không, các tổ chức có thể xác định xem một giải pháp Trí tuệ nhân tạo có tuân thủ về mặt kỹ thuật hay cần tinh chỉnh.

Các tổ chức phải triển khai và áp dụng các công cụ, phương pháp và phương pháp luận quản lý dữ liệu mới. Các thương hiệu hàng đầu sử dụng các kỹ thuật học máy để tự động hóa quản lý dữ liệu và đảm bảo chất lượng. Cụ thể, bằng cách thiết lập các chính sách và ngưỡng trước, các công ty này có thể tự động hóa việc thực thi các tiêu chuẩn dữ liệu một cách dễ dàng hơn. Các phương pháp quản lý dữ liệu tốt nhất khác bao gồm triển khai các giao thức xử lý và lưu trữ dữ liệu nghiêm ngặt, ẩn danh hóa dữ liệu khi có thể và hạn chế thu thập dữ liệu không cần thiết.

Khi cảnh quan pháp lý xung quanh thu thập dữ liệu được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, việc không tuân thủ có thể dẫn đến các khoản phạt và thiệt hại về danh tiếng nghiêm trọng. Điều hướng các quy tắc mới nổi này sẽ đòi hỏi một khuôn khổ quản lý dữ liệu toàn diện ghi chú các luật bảo vệ dữ liệu cụ thể cho các khu vực hoạt động của công ty, chẳng hạn như Đạo luật Trí tuệ nhân tạo của EU.

Tương tự, các doanh nghiệp phải cải thiện khả năng đọc dữ liệu trên toàn tổ chức. Các công ty cần thực hiện các thay đổi ở mọi cấp độ, không chỉ với nhân viên kỹ thuật, như kỹ sư hoặc nhà khoa học dữ liệu. Bắt đầu với một đánh giá trưởng thành dữ liệu, đánh giá các năng lực an ninh dữ liệu trên các vai trò khác nhau. Một đánh giá như vậy có thể xác định xem, ví dụ, các đội không nói cùng một ngôn ngữ kinh doanh. Sau khi thiết lập một điểm chuẩn, các doanh nghiệp có thể thực hiện các kế hoạch để tăng cường khả năng đọc dữ liệu và nhận thức an ninh.

Cải thiện Khả năng Xử lý Dữ liệu

Nếu chưa rõ ràng, dữ liệu không cấu trúc là nơi các thương hiệu sẽ thành công hoặc thất bại. Như đã đề cập trước đó, dữ liệu không cấu trúc có thể bao gồm PII, email và phản hồi của khách hàng và bất kỳ dữ liệu nào không thể được lưu trữ trong một tệp văn bản thường, tệp PDF, bảng tính Microsoft Excel, v.v. Bản chất không linh hoạt của dữ liệu không cấu trúc làm cho nó khó phân tích hoặc tìm kiếm hơn. Hầu hết các công cụ và nền tảng công nghệ dữ liệu không thể kết hợp và hành động trên dữ liệu không cấu trúc – đặc biệt là trong bối cảnh tương tác của khách hàng hàng ngày.

Để vượt qua thách thức của dữ liệu không cấu trúc, các tổ chức phải thu thập kiến thức không được ghi chép này, trích xuất nó và ánh xạ nó lên một cơ sở kiến thức doanh nghiệp để tạo ra một bức tranh hoàn chỉnh về hệ sinh thái dữ liệu của họ. Trong quá khứ, quy trình quản lý kiến thức này là một quá trình tốn nhiều công sức, nhưng Trí tuệ nhân tạo đang làm cho nó trở nên dễ dàng và tiết kiệm chi phí hơn bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, sửa các không nhất quán, loại bỏ các bản sao, tách dữ liệu quan trọng khỏi dữ liệu không quan trọng, v.v.

Khi Trí tuệ nhân tạo tích hợp với một hệ sinh thái dữ liệu, nó có thể giúp tự động hóa việc xử lý các tài sản phức tạp, chẳng hạn như tài liệu pháp lý, hợp đồng, tương tác của trung tâm cuộc gọi, v.v. Trí tuệ nhân tạo cũng có thể giúp xây dựng các đồ thị kiến thức để tổ chức dữ liệu không cấu trúc, làm cho các khả năng Trí tuệ nhân tạo sinh trở nên hiệu quả hơn. Hơn nữa, Trí tuệ nhân tạo sinh cho phép các công ty thu thập và phân loại dữ liệu dựa trên sự tương đồng chung, tiết lộ các phụ thuộc bị thiếu.

Mặc dù các công cụ phân tích dữ liệu được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo mới nổi này có thể hiểu và rút ra thông tin từ dữ liệu phức tạp hoặc không được tổ chức, nhưng các doanh nghiệp cũng phải hiện đại hóa ngăn xếp công nghệ của họ để hỗ trợ các tập dữ liệu phức tạp này. Việc tái tạo ngăn xếp công nghệ bắt đầu với một cuộc kiểm toán – cụ thể là đánh giá các hệ thống đang hoạt động ở mức có thể tương thích với các đổi mới hiện đại và những hệ thống nào không đạt yêu cầu. Các công ty cũng phải xác định xem hệ thống nào hiện có có thể tích hợp với các công cụ mới.

Được Hỗ trợ để Trở nên Sẵn sàng cho Trí tuệ nhân tạo

Việc làm cho hệ sinh thái dữ liệu trở nên sẵn sàng cho Trí tuệ nhân tạo là một quá trình phức tạp, tốn nhiều công sức và đa giai đoạn, đòi hỏi trình độ chuyên môn cao. Chỉ có một số công ty sở hữu kiến thức hoặc kỹ năng như vậy trong nhà. Nếu một thương hiệu chọn tận dụng chuyên môn của một đối tác để chuẩn bị hệ sinh thái dữ liệu của họ cho việc tích hợp Trí tuệ nhân tạo, có một số phẩm chất mà họ nên ưu tiên trong tìm kiếm của mình.

Trước hết, một đối tác lý tưởng phải có chuyên môn kỹ thuật trong nhiều lĩnh vực liên kết (không chỉ Trí tuệ nhân tạo), chẳng hạn như đám mây, bảo mật, dữ liệu, CX, v.v. Một dấu hiệu khác của một đối tác xuất sắc là nếu họ nhận ra tầm quan trọng của sự linh hoạt. Khi sự thay đổi công nghệ tăng tốc, việc dự đoán tương lai ngày càng trở nên khó khăn. Vì vậy, một đối tác lý tưởng không nên cố gắng đoán một trạng thái tương lai; thay vào đó, họ giúp hệ sinh thái dữ liệu và vốn con người của một doanh nghiệp trở nên linh hoạt đủ để thích ứng với xu hướng thị trường và nhu cầu của khách hàng.

Ngoài ra, như đã thảo luận ở trên, các công nghệ Trí tuệ nhân tạo áp dụng cho mọi người, không chỉ cho đội ngũ khoa học dữ liệu. Việc kích hoạt Trí tuệ nhân tạo là một nỗ lực trên toàn tổ chức. Mỗi nhân viên cần phải thông thạo Trí tuệ nhân tạo, bất kể cấp bậc của họ. Một đối tác nên giúp bắc cầu khoảng cách này, kết hợp chuyên môn kinh doanh và con người để giúp các doanh nghiệp phát triển các năng lực cần thiết trong nhà.