Edukas AI kasutuselevõtt algab õigetest andmetest

AI on püramiidi tipus: Miks andmestrateegia määrab tehisintellekti edu?

Võidujooks tehisintellekti kasutuselevõtuks on alanud. Ettevõtted investeerivad generatiivsesse tehisintellekti, agentidesse, automatiseerimisplatvormidesse ja masinõppe lahendustesse. Kuid paljudel neist algatustest on raske pakkuda ärilist väärtust, ükskõik kui keerukas nende tehisintellekti arhitektuur ka poleks. Põhjus on sageli üllatavalt lihtne: organisatsioonid keskenduvad tehisintellekti kasutuselevõtule enne, kui keskenduvad oma andmestrateegiale. Tegelikult on õige andmestrateegia puudumine tänapäeval üks levinumaid kitsaskohti tehisintellekti kasutuselevõtul.

Tehisintellekti edu saab tõhusalt esitada püramiidina. Kõige tipus asub tehisintellekt: Co-pilot-id, intelligentsed agendid, prognoosivad mudelid ja automatiseeritud äriprotsessid. Need on nähtavad tulemused, millest organisatsioonid loodavad kasu saada. AI rakenduste all asub arenduskiht, kus ehitatakse ja integreeritakse tehisintellekti mudeleid ja lahendusi, millele järgneb infrastruktuur, mis salvestab, töötleb ja turvab informatsiooni. Kuid kogu selle püramiidi aluseks on andmed. Iga kiht sõltub allpool oleva kihi tugevusest, muutes andmed usaldusväärse tehisintellekti, teadliku otsuste tegemise ja jätkusuutlike äriliste tulemuste põhiliseks võimaldajaks.

 Miks andmed on olulisemad kui kunagi varem

Tänapäeval pääseb enamik ettevõtteid ligi samadele alusmudelitele, pilveplatvormidele ja tehisintellekti tööriistadele. Tehnoloogia üksi ei ole enam eristav. Edukaid tehisintellekti projekte eristab ebaõnnestunutest andmete kvaliteet, ligipääsetavus ja haldus. AI-süsteemid õitsevad kvaliteetse, hästi struktureeritud ja ligipääsetava info peal. Ilma hästi planeeritud andmestrateegiata võivad isegi kõige arenenumad tehisintellekti lahendused mitte pakkuda väärtust.

Organisatsioonid alahindavad seda reaalsust sageli. Nad võivad olla kogunud andmeid aastakümneid ja eeldada, et on tehisintellekti jaoks valmis. Kuid suurte andmekoguste omamine ei ole sama mis õigete andmete omamine. Paljudel juhtudel seisavad organisatsioonid silmitsi veelgi fundamentaalsema väljakutsega: andmeid pole kunagi kogutud ega hallatud struktureeritud viisil. Selle tulemusena on info hajutatud süsteemide vahel, dubleeritud, halvasti dokumenteeritud või kättesaamatu. Tõhusate andmehaldusprotsesside kehtestamine on eduka AI kasutuselevõtu eeltingimus. Ilma nendeta ei pruugi AI pakkuda märkimisväärset ärilist väärtust.

Mis juhtub, kui andmebaasid on nõrgad?

Halva andmekvaliteedi tagajärjed ulatuvad palju kaugemale tehnilistest probleemidest.

Kui andmealused on nõrgad:

·         Tehisintellekt ei suuda tõhusalt õppida.

·         Genereeritud väljundid muutuvad ebajärjekindlaks.

·         Hallutsinatsioonid suurenevad tagasitoomisel põhinevates süsteemides.

·         Automatiseeritud protsessid muutuvad ebausaldusväärseks.

·         Ärilised otsused põhinevad vigasel analüüsil.

·         Usaldus tehisintellekti lahenduste vastu väheneb ja töötajate frustratsioon kasvab.

·         AI töövahendite kasutuselevõtt aeglustub või peatub täielikult.

Halvad andmed loovad lõpuks halbu tehisintellekti lahendusi. Halvad tehisintellekti lahendused loovad halbu ärilisi tulemusi ja viivad valede ning võimalik, et ohtlike äriotsusteni. Usaldus tehisintellekti vastu väheneb ja selle kasutuselevõtt ei ole edukas.

Tugevate andmealuste eelised

Vastupidine on samuti tõsi. Tugeva andmebaasiga organisatsioonid suudavad tehisintellekti investeeringutest oluliselt suuremat väärtust välja tuua.

Kvaliteetsete andmetega:

·         AI pakub täpsemaid teadmisi.

·         Lahendusi saab kiiremini juurutada.

·         Juhtimine ja vastavus muutuvad lihtsamaks.

·         Kasutajad usaldavad AI töö tulemusi.

·         Kasutuselevõtt kasvab kogu organisatsioonis.

·         AI lahendused võivad skaleeruda mitme kasutusjuhtumi vahel.

Kui töötajad usaldavad tehisintellekti poolt genereeritud soovitusi, integreerivad nad need igapäevastesse töövoogudesse. Kui ärijuhid usaldavad tulemusi, on nad valmis investeerima suurematesse algatustesse. Kui regulaatorid ja vastavusmeeskonnad usaldavad andmete kontrolli, liigub innovatsioon kiiremini ja väiksema riskiga.

Kvaliteetsed andmed ei garanteeri AI edu, aga halvad andmed garanteerivad kindlalt tehisintellekti ebaedu.

Andmestrateegia on äristrateegia

Levinud viga on käsitleda andmeid kui IT-probleemi. Tegelikult on andmestrateegia äristrateegia. Andmestrateegia on plaanide, protsesside ja juhtimismehhanismide kogum, mis võimaldab organisatsioonil genereerida, hallata ja analüüsida andmeid ärieesmärkide toetuseks. AI ei tohiks eksisteerida eraldi nendest eesmärkidest. Selle asemel tuleks AI-d vaadelda võimaldajana, mis aitab organisatsioonidel neid tõhusamalt saavutada.

Andmehaldus ei ole enam vabatahtlik

Kuna tehisintellekt muutub võimsamaks, muutub selle juhtimine üha olulisemaks. Andmehaldus ei seisne ainult seaduste täitmises vaid asi on kogu ettevõtte usaldusväärsuses. Organisatsioonid peavad tagama, et andmed on täpsed, turvalised, kättesaadavad ja vastutustundlikud kasutusel. Nad peavad arvestama vastavusnõuetega, looma selge omandiõiguse ja looma läbipaistvuse selle kohta, kuidas tehisintellekti süsteemid otsuseid teevad.

Agentse tehisintellekti tõus tõstab panuseid

Agentse tehisintellekti areng suurendab andmestrateegia tähtsust veelgi. Erinevalt traditsioonilistest tehisintellekti süsteemidest, mis genereerivad soovitusi, teostavad agendid üha enam tegevusi, teevad otsuseid ja suhtlevad ärisüsteemidega autonoomselt. Nende tõhusus sõltub peaaegu täielikult neile kättesaadava info ja konteksti kvaliteedist. Seetõttu peavad organisatsioonid liikuma edasi järk-järgulistest andmeparendustest ja võtma kasutusele terviklikud andmestrateegiad, mis on spetsiaalselt loodud AI-põhiste operatsioonide jaoks.

Erinevad tehisintellekti kasutusjuhtumid nõuavad samuti erinevat tüüpi andmeid. Ennustav analüütika, generatiivne tehisintellekt, äriautomaatika ja autonoomsed agendid omavad kõik unikaalseid nõudeid. Generatiivne tehisintellekt võib tugevalt sõltuda struktureerimata sisust, samas kui äriprotsesside automatiseerimine võib nõuda väga struktureeritud operatiivseid andmeid. Universaalset lähenemist ei ole. Kuid iga edukas lähenemine algab andmete õigest mõistmisest ja haldamisest.

Tehisintellekt on tulemus, mitte lähtepunkt.

Tehisintellekti ümber tekkiv elevus on õigustatud. Tehnoloogial on tohutu potentsiaal muuta organisatsioonide toimimist, innovatsiooni ja klientide teenindamist. Kuid organisatsioonid peaksid vastu panema kiusatusele käsitleda tehisintellekti lähtepunktina. AI on tulemus. Tõeline alus on andmed: andmete kvaliteet, andmete ligipääsetavus, andmearhitektuur, andmehaldus ja andmekirjaoskus kogu organisatsioonis. Organisatsioonid, kes investeerivad tugevatesse andmeplatvormidesse, suudavad AI-d kiiremini juurutada, seda tõhusamalt skaleerida ja luua suuremat ärilist väärtust.

Seega kui soovite oma äri tõhustada AI töövahenditega mõelge, milliste andmete pealt teie AI hakkaks prognoose ja otsuseid tegema? Kuidas AI andmetele ligi pääseb, kui täpsed andmed on ja mis on puudu. Enamasti on nii töötajatele kui AI-le andmetele ligipääsuks mõistlik arendada andmeplatvorm. Seda aitavad teil teha DataSky tipp-spetsialistid.