Tehisintellekti ajastu on juba alanud. Kas teie organisatsiooni andmed on selleks valmis?
Tehisintellekti projektid on kiiresti liikunud katsetamisest järgmisesse faasi ja eesrindlikumates ettevõtetes on tehisintellektist saamas äristrateegia keskne osa. Innovaatilised ärijuhid testivad AI-d, AI-agente ja isegi AI abil tarkvara loomist eesmärgiga parandada efektiivsust, vähendada kulusid ja leida uusi ärilisi võimalusi.
Tehisintellekti juurutamise käigus on selgunud, et projektide edukus sõltub väga palju organisatsiooni info seisundist.
Paraku kui AI projektid jäävad ootustele alla, ei pöörata esimesena tähelepanu andmete kvaliteedile. Organisatsioonid süüdistavad sageli mudelit, platvormi, tööriistu või tehnoloogiat kasutavaid töötajaid. AI on aga pigem peegel, mis peegeldab organisatsiooni info seisundit. Kui aluseks olevad andmed on killustatud, dubleeritud, aegunud või kontekstita, paljastab tehisintellekt need nõrkused väga kiiresti. See, mis näib olevat tehisintellekti probleem, on sageli andmeprobleem, mis on eksisteerinud aastaid, kuid muutub nähtavaks alles siis, kui organisatsioon hakkab AI-le toetuma info leidmiseks, tõlgendamiseks ja ühendamiseks.
Mida tähendab "AI-valmis"?
Suured andmemahtud ja palju erinevaid andmeallikaid iseenesest ei tee organisatsiooni AI-ks valmis. AI-valmis andmed on info, mis on järjepidev, hästi juhitud, korralikult dokumenteeritud, skaleeritav ja rikastatud piisava ärikontekstiga, et AI-süsteemid saaksid neid usaldusväärselt kasutada ilma inimese sekkumiseta. AI-valmis andmed tähendavad ka seda, et korrektsed andmed on turvaliselt AI-le kättesaadavad.
Enamik organisatsioone omab juba tehisintellekti jaoks vajalikke andmeid, kuid need loodi tavaliselt operatiivsete protsesside toetamiseks, mitte intelligentsete süsteemide jaoks. Selle tulemusena on kriitiline info sageli hajutatud mitme platvormi vahel, salvestatud erinevates formaatides, sageli puudulik või dubleeritud ning seda haldavad ja tõlgendavad erinevad meeskonnad erinevalt. See, mis näib olevat üks ärikontseptsioon, nagu klient, toode või tulu, võib sõltuvalt andmete asukohast olla mitme erineva definitsiooniga. AI-valmis andmed lahendavad need väljakutsed, luues ühe usaldusväärse aluse, kus infol on selged definitsioonid, omandiõigus ja äriline tähendus.
Praktikas tähendab andmete AI-ks ettevalmistamine andmekvaliteedi juhtimise juurutamist: metaandmete kirjeldamist, eri allikates olevate andmete ühendamist, andmekvaliteedi eest vastutajate määramist ja turvalise ligipääsu korraldamist. See võimaldab AI-l lähtuda õigest arusaamast klientidest, toodetest, tehingutest, dokumentidest ja äriprotsessidest, selle asemel et püüda teha järeldusi lahus olevatest andmeallikatest. Selline andme-vundament on sageli erinevus isoleeritud AI katsete ja AI algatuste vahel, mis pakuvad mõõdetavat ärilist väärtust suures mahus.
AI-valmisolekuga andmed lahendavad selle probleemi, luues usaldusväärse ülevaate ettevõttest. See tagab, et info tähendab sama asja eri osakondades, infot saab jälgida usaldusväärse allikani ning seda saavad järjepidevalt kasutada nii inimesed kui ka tehisintellekti süsteemid. Ilma selle aluseta jääb tehisintellekt tõlgendama andmeid, millel puudub järjepidevus ja kontekst. See omakorda viib sageli ebausaldusväärsete tulemusteni.
Levinud viga: tehisintellekti ligipääs andmetele ei ole sama mis valmisolek tehisintellekti kasutuselevõtuks
Kui see kõlab abstraktselt, mõelge ühele tänapäeva kõige levinumale AI kasutuselevõtu mustrile. Organisatsioon ühendab Claude'i, ChatGPT, Microsoft Copiloti või mõne teise tehisintellekti assistendi jagatud kaustaga, mis sisaldab lepinguid, tabelarvutusi, poliitikaid, esitlusi ja kõiki struktureerimata dokumente ning teavet, mida ettevõte on aastate jooksul kogunud. Kuna tehisintellekt suudab nüüd otsida ja vastata küsimustele selle info kohta, järeldab organisatsioon sageli, et on muutunud AI on nüüd edukalt kasutusele võetud.
Selline ebaturvaline ja sageli ka privaatsuse reegleid rikkuv lähenemine tundub pakkuvat eeliseid. See on odav, lihtne rakendada ja suudab kiiresti pakkuda võimalusi nagu dokumentide otsing, kokkuvõte ja küsimustele vastamine. Siiski on oluline vahe info kättesaadavaks tegemisel tehisintellektile ja info ettevalmistamisel tehisintellektiks. Jagatud kaust annab AI-le juurdepääsu kogu korrastamatele teabele. See ei taga andmete kvaliteeti, juhtimist, konteksti, omandit ega järjepidevust. See ei ole selgelt skaleeritav lahendus ning peagi ilmnevad probleemid nagu ebajärjekindlad tehisintellekti analüüsi tulemused või tehisintellekti poolt pakutavad valed järeldused. Just seetõttu rõhutavad mitmed tehisintellekti valmisoleku raamistikud ja ametlikud juhised, et AI-valmis andmetega peavad kaasnema metaandmed, andmete juhtimisstruktuurid, kvaliteedikontroll ja selge ärikontekst.
AI-valmis andmete kasutuselevõtt
Korralikuks AI kasutuselevõtuks peab läbi mõtlema järgmised valdkonnad:
Andmete kvaliteet
Andmed peavad olema täpsed, täielikud, järjepidev ja ajakohane. Vead, duplikaadid ja vastuolulised kirjed tuleb korrastada. Selle tulemusena saab tehisintellekt teha prognoose ja analüüse kasutades usaldusväärset teavet.
Äriline kontekst
Andmetel peab olema selge äriline tähendus ja definitsioonid, et tehisintellekt mõistaks, mida info esindab ja kuidas seda tuleks tõlgendada. Oluline on, et kriitilised mõisted nagu kliendid, tooted, tulu ja lepingud oleksid organisatsioonis ühtselt defineeritud.
Jälgitavus ja usaldus
Andmete allikas peab olema teada ja dokumenteeritud. Lisaks tuleb selgelt määratleda andmete omandiõigus ja vastutus andmete kvaliteedi eest. Nii saavad organisatsioonid selgitada, kust info pärineb ja kuidas see aja jooksul on muutunud, mis viib usaldusväärsete tehisintellekti analüüsi tulemusteni.
Ligipääs ja integratsioon
Andmeid tuleb kasutada ja jagada süsteemide, rakenduste ja tehisintellekti vahel ühilduvas ja järjepidevas vormingus. Struktureeritud ja struktureerimata andmeid, nagu e-kirjad, dokumendid ja pildid, saab organiseerida ja ühendada, et pakkuda terviklikku ärivaadet.
Juhtimine ja pidev juhtimine
Andmeid tuleb hallata pideva ärilise varana, mitte ühekordse projektina. Turvalisuse, privaatsuse ja vastavusnõuete jõustamist ja järgimist tuleb pidevalt jälgida.
Mida toob tulevik?
Tehisintellekt muudab organisatsioonide toimimisviisi, kuid edu ei sõltu ainult rakendatavate AI mudelite võimekusest. Edu sõltub sellest, kui kvaliteetselt mudelid saavad ligipääsu infole. Organisatsioonid, kes käsitlevad tehisintellekti valmisolekut tehnoloogilise projektina, võivad saavutada lühiajalisi võite, eriti dokumentide otsingu ja tootlikkuse parandamise kaudu. Organisatsioonid, kes käsitlevad andmeid strateegilise varana, suudavad saavutada palju enamat. Nad suudavad luua tehisintellekti lahendusi, mis aitavad äriprotsesse palju efektiivsemaks muuta.
See ongi lõppkokkuvõttes see, mida AI-ks sobivate andmete loomine tähendab: tagada, et AI saab töötada usaldusväärsete, kvaliteetse ja kättesaadava infoga. Infoga, mis toetab otsuste tegemist ja olulisi äritöövooge. Enne kui organisatsioonid küsivad, kas nad on AI-ks valmis, peaksid nad esmalt küsima, kas nende andmed on AI-ks valmis.