Dữ Liệu Rối Ràng Cản Trở Việc Áp Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Doanh Nghiệp – Làm Thế Nào Để Các Công Ty Có Thể Giải Quyết Vấn Đề Này

Các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực sức khỏe cho biết rằng các quy định không rõ ràng đang cản trở sự đổi mới của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực này. Tất nhiên, những biện pháp phòng ngừa như vậy là cần thiết trong ngành chăm sóc sức khỏe, nơi mà sự sống và cái chết là những vấn đề quan trọng. Nhưng điều gì không hợp lý là việc chậm chạp trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong các doanh nghiệp SaaS – một lĩnh vực không bị hạn chế bởi các quy định như các lĩnh vực khác.

Vậy điều gì cản trở các doanh nghiệp áp dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa và tự động hóa các quy trình của họ? Thủ phạm chính là lượng dữ liệu rối ràng tích tụ khi các công ty phát triển và thêm mới các công cụ và sản phẩm. Trong bài viết này, tôi sẽ đi sâu vào cách dữ liệu rối ràng cản trở sự đổi mới của trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp và khám phá các giải pháp.

Chào mừng đến với rừng dữ liệu

Hãy bắt đầu bằng cách xem xét một thách thức dữ liệu phổ biến mà nhiều doanh nghiệp hiện đại phải đối mặt. Ban đầu, khi các doanh nghiệp cung cấp một loạt các sản phẩm hạn chế, họ thường có dữ liệu doanh thu sạch sẽ và được lưu trữ trong một hệ thống duy nhất. Tuy nhiên, khi họ mở rộng các sản phẩm và áp dụng nhiều mô hình doanh thu, mọi thứ nhanh chóng trở nên rối ràng.

Ví dụ, một doanh nghiệp có thể ban đầu sử dụng mô hình mua một lần, nhưng sau đó giới thiệu các tùy chọn bổ sung như đăng ký hoặc giá cả dựa trên tiêu thụ. Khi họ mở rộng, họ cũng có thể đa dạng hóa các kênh bán hàng. Một công ty bắt đầu với 100% bán hàng tự phục vụ có thể nhận ra theo thời gian rằng họ cần sự giúp đỡ của các đội bán hàng để bán thêm, bán chéo và giành được khách hàng lớn hơn.

Trong các giai đoạn phát triển nhanh, nhiều doanh nghiệp đơn giản là xếp chồng các hệ thống bán hàng mới lên các hệ thống hiện có. Họ sẽ mua một công cụ SaaS khác để quản lý từng chuyển động, mô hình giá, quy trình mua hàng, v.v. Không phổ biến khi bộ phận tiếp thị của một công ty có 20 công cụ SaaS khác nhau với 20 silo dữ liệu khác nhau.

Vì vậy, trong khi các công ty thường bắt đầu với dữ liệu sạch sẽ và tích hợp, sự phát triển gây ra dữ liệu nhanh chóng mất kiểm soát, thường là trước khi các doanh nghiệp nhận ra nó là một vấn đề. Dữ liệu trở nên bị cô lập giữa các hệ thống hóa đơn,履行, thành công của khách hàng và các hệ thống khác, có nghĩa là các công ty mất tầm nhìn toàn cầu về hoạt động nội bộ của họ. Và không may, việc hòa giải dữ liệu thủ công thường rất tốn thời gian và tốn kém, vì vậy các thông tin có thể đã lỗi thời khi chúng sẵn sàng để sử dụng.

Trí tuệ nhân tạo không thể giải quyết dữ liệu rối ràng của bạn

Một số khách hàng tiềm năng đã hỏi chúng tôi – “nếu trí tuệ nhân tạo rất tuyệt, tại sao nó không thể giải quyết vấn đề dữ liệu rối ràng này cho chúng tôi?” Thật không may, các mô hình trí tuệ nhân tạo không phải là phương thuốc cho vấn đề dữ liệu này.

Các mô hình trí tuệ nhân tạo hiện tại yêu cầu các tập dữ liệu sạch sẽ để hoạt động đúng. Các công ty dựa vào các chuyển động bán hàng đa dạng, các nền tảng SaaS và các quy trình doanh thu sẽ tích tụ các tập dữ liệu khác biệt và bị phân mảnh. Khi dữ liệu doanh thu của một doanh nghiệp bị phân tán trên các hệ thống không tương thích không thể giao tiếp với nhau, trí tuệ nhân tạo không thể hiểu nó. Ví dụ, những gì được dán nhãn là “Sản phẩm” trong một hệ thống có thể rất khác với “Sản phẩm” trong một hệ thống khác. Sự khác biệt tinh vi này là khó cho trí tuệ nhân tạo xác định và sẽ不可 tránh khỏi dẫn đến sự không chính xác.

Dữ liệu cần được làm sạch, ngữ cảnh hóa và tích hợp trước khi trí tuệ nhân tạo tham gia. Có một quan niệm sai lầm lâu dài rằng kho dữ liệu cung cấp một giải pháp phù hợp với tất cả. Trên thực tế, ngay cả với một kho dữ liệu, dữ liệu vẫn cần được tinh chỉnh thủ công, dán nhãn và ngữ cảnh hóa trước khi các doanh nghiệp có thể sử dụng nó để tạo ra các phân tích có ý nghĩa. Vì vậy, theo cách này, có sự tương đồng giữa kho dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, trong đó các doanh nghiệp cần giải quyết vấn đề dữ liệu rối ràng trước khi họ có thể tận dụng được lợi ích của cả hai công cụ này.

Ngay cả khi dữ liệu đã được ngữ cảnh hóa, các hệ thống trí tuệ nhân tạo vẫn được ước tính lầm lẫn ít nhất 3% thời gian. Nhưng các tài chính của một công ty – nơi mà thậm chí một dấu chấm thập phân ở vị trí sai có thể có hiệu ứng domino gây rối nhiều quy trình – đòi hỏi độ chính xác 100%. Điều này có nghĩa là sự can thiệp của con người vẫn là cần thiết để xác thực độ chính xác và tính nhất quán của dữ liệu. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo một cách vội vàng thậm chí có thể tạo ra nhiều công việc hơn cho các nhà phân tích con người, những người phải phân bổ thêm thời gian và tài nguyên để sửa chữa những sự lầm lẫn này.

Một tình huống tiến thoái lưỡng nan về dữ liệu

Tuy nhiên, sự phổ biến của các giải pháp SaaS và dữ liệu rối ràng kết quả vẫn có một số giải pháp.

Trước tiên, các công ty nên thường xuyên đánh giá ngăn xếp công nghệ của họ để đảm bảo rằng mỗi công cụ đều严格 cần thiết cho các quy trình kinh doanh của họ, và không chỉ góp phần vào tình trạng dữ liệu rối ràng. Bạn có thể tìm thấy 10 hoặc thậm chí 20+ công cụ mà các đội của bạn đang sử dụng hàng ngày. Nếu họ thực sự mang lại giá trị cho các bộ phận và toàn bộ doanh nghiệp, đừng loại bỏ chúng. Nhưng nếu dữ liệu rối ràng, bị cô lập đang gây rối các quy trình và thu thập thông tin, bạn cần phải cân nhắc giữa lợi ích và việc chuyển sang một giải pháp thống nhất, tinh gọn, nơi tất cả dữ liệu được lưu trữ trong cùng một công cụ và ngôn ngữ.

Tại thời điểm này, các doanh nghiệp phải đối mặt với một tình huống tiến thoái lưỡng nan khi chọn phần mềm: các công cụ tất cả trong một có thể cung cấp sự nhất quán của dữ liệu, nhưng có thể ít chính xác trong các lĩnh vực cụ thể. Một giải pháp trung gian liên quan đến việc các doanh nghiệp tìm kiếm phần mềm cung cấp một mô hình đối tượng phổ quát, linh hoạt, thích nghi và tích hợp liền mạch với hệ sinh thái chung. Hãy lấy công cụ quản lý dự án Jira của Atlassian (TEAM ) làm ví dụ. Công cụ này hoạt động trên một mô hình đối tượng dễ hiểu và có thể mở rộng cao, giúp dễ dàng thích nghi với các loại quản lý dự án khác nhau, bao gồm Phát triển phần mềm Agile, IT / Helpdesk, Tiếp thị, Giáo dục, v.v.

Để điều hướng sự đánh đổi này, điều quan trọng là phải lập bản đồ các chỉ số quan trọng nhất đối với doanh nghiệp của bạn và làm việc từ đó. Xác định ngôi sao Bắc đẩu của công ty bạn và sắp xếp các hệ thống của bạn theo hướng đó để đảm bảo rằng bạn đang thiết kế cơ sở hạ tầng dữ liệu của mình để cung cấp các thông tin bạn cần. Thay vì chỉ tập trung vào các quy trình hoạt động hoặc sự tiện lợi của người dùng, hãy xem xét liệu một hệ thống có góp phần vào các chỉ số không thể thương lượng, chẳng hạn như những chỉ số quan trọng đối với việc ra quyết định chiến lược.

Cuối cùng, những công ty đầu tư thời gian và tài nguyên vào việc giải quyết tình trạng dữ liệu rối ràng mà họ đã tích tụ sẽ là những người đầu tiên mở khóa tiềm năng thực sự của trí tuệ nhân tạo.