Tại Sao Dữ Liệu Là Người Hùng Bất Thành Của Chiến Lược Trí Tuệ Nhân Tạo

Đợt Rush Vàng Của Trí Tuệ Nhân Tạo – Từ Các Phiên Thử Nghiệm Đến Quy Mô Doanh Nghiệp Và Chiến Lược

Định Luật Moore đang thực sự phát huy tác dụng khi nói đến trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo đang được săn đón mạnh mẽ, và mọi doanh nghiệp đều đang áp dụng trí tuệ nhân tạo. Sự đổi mới cũng đang giúp thúc đẩy nhu cầu này với các mô hình trí tuệ nhân tạo mới, các đại lý trí tuệ nhân tạo và các công nghệ mới đang được đưa vào vị trí này. Điều này đang tạo ra một sự thay đổi cơ bản cho các doanh nghiệp – giai đoạn cho các phi công và các thí nghiệm thú vị và trưng bày cho trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo sinh, đang dần phai mờ. Các doanh nghiệp đang nhận ra rằng trí tuệ nhân tạo cần được nhúng vào chiến lược của doanh nghiệp để mở rộng quy mô và tạo ra sự khác biệt kinh doanh thực sự. Trí tuệ nhân tạo là một chủ đề trong hầu hết các phòng họp, dẫn đến sự đổi mới chiến lược và ngân sách.

Dữ Liệu: Domino Đầu Tiên Trong Chiến Lược Trí Tuệ Nhân Tạo

Một yếu tố quan trọng cần xem xét trong bất kỳ chiến lược trí tuệ nhân tạo nào nên là Dữ liệu. Dữ liệu là rất quan trọng để các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể được ngữ cảnh, thông minh và cụ thể cho lĩnh vực và doanh nghiệp. Các mô hình trí tuệ nhân tạo dự đoán kết quả dựa trên cả cách mô hình được điều chỉnh và các đầu vào được trình bày cho nó. Cả hai đều phụ thuộc vào chất lượng, sự đa dạng, tính mới và cấu trúc của dữ liệu.

Theo một dự báo của IDC gần đây, trí tuệ nhân tạo dự kiến sẽ thúc đẩy nền kinh tế toàn cầu thêm gần 20 nghìn tỷ đô la vào năm 2030, được thúc đẩy không chỉ bởi các mô hình mà còn bởi các khoản đầu tư lớn vào dữ liệu và cơ sở hạ tầng cơ bản thúc đẩy chúng.

Dữ liệu đào tạo với các tập con hẹp dẫn đến các mô hình bị thiên vị, dữ liệu cũ dẫn đến kết quả không liên quan và dữ liệu kém chỉ dẫn đến kết quả trí tuệ nhân tạo kém. Do đó, Dữ liệu là domino đầu tiên trong chiến lược dữ liệu của doanh nghiệp. Ngay cả với những người giỏi nhất và công nghệ tiên tiến nhất, nếu domino dữ liệu sụp đổ, toàn bộ chiến lược trí tuệ nhân tạo sẽ sụp đổ nhanh chóng.

Như báo cáo của Gartner năm 2024 về các xu hướng hàng đầu trong dữ liệu và phân tích cho biết, các tổ chức khi mở rộng quy mô với trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào dữ liệu, và những người lãnh đạo thành công sẽ là những người thiết lập niềm tin vào dữ liệu của họ và dẫn dắt nó một cách chiến lược.

Các Quyết Định Chiến Lược Dữ Liệu then chốt cho Chiến Lược Trí Tuệ Nhân Tạo của Bạn

Dưới đây là 5 yếu tố quan trọng mà bạn và doanh nghiệp của bạn cần xem xét khi chuẩn bị Dữ liệu cho chiến lược trí tuệ nhân tạo của mình:

1. Tái Sử Dụng Phong Cảnh Dữ Liệu Của Bạn – Nhiều doanh nghiệp không tái sử dụng quản lý dữ liệu, quản trị dữ liệu và lưu trữ và phân tích dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo. Một lượng lớn dữ liệu phục vụ báo cáo và phân tích quan trọng cũng có thể quan trọng cho trí tuệ nhân tạo. Do đó, điều quan trọng là bắt đầu với các tài sản dữ liệu đã có trong doanh nghiệp. Tất nhiên, điều này cần được tăng cường với các biện pháp chất lượng dữ liệu phù hợp.

Câu Hỏi then chốt để Hỏi – Dữ liệu nào chúng tôi có trong doanh nghiệp của mình, và nó đang ở trong tình trạng gì?

2. Dữ Liệu Meta và Dữ Liệu Dòng – Đối với dữ liệu hiện có, dữ liệu meta, tức là dữ liệu về dữ liệu, có thể quan trọng không kém, nếu không muốn nói là quan trọng hơn, đối với trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, các thuật ngữ kinh doanh gắn thẻ với dữ liệu có thể giúp xác định ngữ cảnh liên quan cho một mô hình RAG, ví dụ. Khi một người dùng yêu cầu trạng thái của một yêu cầu trong một doanh nghiệp bảo hiểm, tất cả các thuộc tính dữ liệu gắn thẻ với Trạng thái yêu cầu có thể được sử dụng làm ngữ cảnh cho mô hình trí tuệ nhân tạo để phản hồi. Dữ liệu dòng cũng giúp hiểu luồng dữ liệu, giúp các mô hình trí tuệ nhân tạo xác định nguồn dữ liệu đáng tin cậy.

Dựa trên một bài blog ISASA gần đây, Quản trị Trí tuệ Nhân tạo là rất quan trọng và đòi hỏi phải có siêu dữ liệu và dòng dữ liệu phù hợp để mở rộng quy mô.

Câu Hỏi then chốt để Hỏi – Dữ liệu của chúng tôi có được gắn thẻ đúng với siêu dữ liệu kinh doanh và kỹ thuật không? Chúng tôi có thu thập dòng dữ liệu để hiểu luồng dữ liệu từ đầu đến cuối không?

3. Quản Trị Dữ Liệu và Tuân Thủ – Đảm bảo rằng dữ liệu của bạn được quản lý và quản trị tốt, và bất kỳ quy định và quy định về quyền riêng tư nào cũng được áp dụng cho dữ liệu. Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo sau đó nên kế thừa và mở rộng các quy định và quản trị này thay vì bắt đầu từ đầu. Ví dụ, nếu một khách hàng muốn dữ liệu của họ được ẩn danh theo quy định GDPR, một mô hình trí tuệ nhân tạo nên được đào tạo và hoạt động trên tập dữ liệu ẩn danh.

Câu Hỏi then chốt để Hỏi – Chúng tôi có chương trình Quản trị Dữ liệu và Tuân thủ không? Nếu không, những khía cạnh then chốt nào tôi cần có trong chương trình của mình cho chiến lược trí tuệ nhân tạo?

4. Xử Lý Dữ Liệu Thạc Sĩ Là Người Hướng Dẫn Trí Tuệ Nhân Tạo Của Bạn – Dữ liệu Thạc sĩ quan trọng, chứa dữ liệu về các thực thể chính trong doanh nghiệp của bạn, nên được sử dụng làm cơ sở cho chiến lược trí tuệ nhân tạo của bạn. Ví dụ, nếu có một cái nhìn 360 độ về khách hàng, một chiến lược trí tuệ nhân tạo trên bất kỳ lĩnh vực khách hàng nào, chẳng hạn như dự đoán khách hàng rời đi, nên tận dụng dữ liệu thạc sĩ này để tránh bất kỳ dữ liệu bị thiếu hoặc không đầy đủ. Tất nhiên, điều này có thể được kết hợp với thông tin từ các nguồn dữ liệu cụ thể.

Câu Hỏi then chốt để Hỏi – Tôi có các lĩnh vực dữ liệu thạc sĩ quan trọng của mình có sẵn trong một dạng đầy đủ và kết nối với phần còn lại của phong cảnh dữ liệu của tôi không?

5. Dữ Liệu và Giá Trị Của Nó – Dữ liệu không nên được coi là một trung tâm chi phí mà nên được đo lường theo giá trị của nó, cả về trí tuệ nhân tạo và kinh doanh. Điều này đòi hỏi dữ liệu phải được đưa lên bảng và các chủ đề CXO ngoài trí tuệ nhân tạo.

Câu Hỏi then chốt để Hỏi – Hội đồng quản trị và CXO của tôi có hiểu giá trị của Dữ liệu đối với tổ chức không? Nếu không, làm thế nào chúng tôi có thể đảm bảo rằng điều này được hiểu, đặc biệt là trong bối cảnh chiến lược trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp?

Các Mô Hình Đi Và Đến, Nhưng Dữ Liệu Still Endures.

Khi chiến lược trí tuệ nhân tạo của bạn phát triển, các mô hình và đổi mới trí tuệ nhân tạo mới sẽ xuất hiện. Tốc độ đổi mới trong không gian này thật đáng kinh ngạc. Nhưng theo thời gian, các mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ trở nên phổ biến; yếu tố khác biệt thực sự trong doanh nghiệp của bạn không phải là mô hình nào bạn sử dụng mà là làm thế nào nó được ngữ cảnh hóa với dữ liệu nào đang đào tạo, tinh chỉnh và làm việc trên nó.

Nếu bạn đang xây dựng một chiến lược trí tuệ nhân tạo, đừng bắt đầu với mô hình. Bắt đầu với câu hỏi: Chúng tôi có dữ liệu để hỗ trợ nó không?