Dữ Liệu Rối Ràng Đang Ngăn Chặn Việc Áp Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Doanh Nghiệp – Làm Thế Nào Các Công Ty Có Thể Giải Quyết

Các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực sức khỏe cho biết rằng các quy định không rõ ràng đang kìm hãm sự đổi mới 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 nó liên quan đến sự sống và cái chết. Nhưng điều không hợp lý là sự chậm chạp trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trên toàn doanh nghiệp SaaS – một không gian không bị ràng buộc bởi các quy định như các lĩnh vực khác.

Vậy điều gì đang ngăn cản 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 trở thành một trở ngại đối với sự đổi mới 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 sản phẩm hạn chế, họ thường có dữ liệu doanh thu sạch sẽ, tất cả được lưu trữ trong một hệ thống duy nhất. Tuy nhiên, khi họ mở rộng các dịch vụ 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 định giá dựa trên tiêu thụ. Khi họ mở rộng, họ có thể đa dạng hóa các kênh bán hàng của mình. 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 tăng trưởng 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 định giá, quy trình mua hàng, v.v. Không hiếm thấy một công ty có 20 công cụ SaaS khác nhau với 20 silo dữ liệu khác nhau chỉ trong bộ phận tiếp thị của mình.

Vì vậy, trong khi các công ty thường bắt đầu với dữ liệu tích hợp sạch sẽ, tăng trưởng khiến dữ liệu nhanh chóng trở nên 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, thực hiện, 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 mình. Và không may, việc hòa giải dữ liệu thủ công thường rất tốn thời gian và tốn công, vì vậy các thông tin có thể đã lỗi thời khi chúng sẵn sàng để sử dụng.

Trí tuệ nhân tạo không thể sửa 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 chữa bệnh 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 rời rạc và 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 được nó. Ví dụ, những gì được dán nhãn là “Sản phẩm” trong một hệ thống có thể rất khác so với “Sản phẩm” trong một hệ thống khác. Sự khác biệt ngữ nghĩa tinh tế này 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 vào. 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 phải 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 tưởng ít nhất 3% thời gian. Nhưng tài chính của một công ty – nơi mà thậm chí một dấu thập phân ở vị trí sai có thể có hiệu ứng domino làm gián đoạn nhiều quy trình – đòi hỏi độ chính xác 100%. Điều này có nghĩa là sự can thiệp của con người vẫn rất cần thiết để xác nhận 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 dành thêm thời gian và tài nguyên để sửa chữa những ảo giác 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 hết, các công ty nên thường xuyên đánh giá ngăn xếp công nghệ của họ để đảm bảo rằng mỗi công cụ là hoàn toàn 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 chúng 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 làm gián đoạn các quy trình và thu thập thông tin, bạn cần phải cân nhắc lợi ích của chúng so với 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 khó khăn 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 hoàn hảo với hệ sinh thái chung. Hãy lấy công cụ quản lý dự án Jira của Atlassian 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 ngược lại từ đó. Xác định sao Bắc Đẩu của công ty bạn và căn chỉnh 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 tập trung chỉ 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 tạo ra sẽ là những người đầu tiên mở khóa tiềm năng thực sự của trí tuệ nhân tạo.