Як валюта майбутнього, збирання даних є звичним процесом для компаній. Однак попередня епоха технологій та наборів інструментів обмежувала бізнес простими структурованими даними, такими як транзакційна інформація та розмови клієнтів та кол -центру. Звідти бренди використовуватимуть аналіз настроїв, щоб побачити, як по -справжньому ставляться клієнти щодо товару чи послуги.
Нові інструменти та можливості AI представляють неймовірну можливість для компаній вийти за межі Структуровані дані і натисніть на складні та неструктуровані набори даних, розблокуючи ще більшу цінність для клієнтів. Наприклад, великі мовні моделі (LLMS) можуть проаналізувати взаємодію людини та витягнути вирішальні уявлення, які збагачують досвід клієнтів (CX).
Тим не менш, перш ніж організації зможуть використовувати силу ШІ, існує багато кроків, щоб підготуватися до інтеграції ШІ, і одна з найважливіших (і легко не помічених) – це модернізація їх екосистеми даних. Нижче наведено одні з найкращих практик та стратегій, які підприємства можуть використовувати, щоб зробити свої екосистеми даних AI-готові.
Оволодіння нерухомістю даних
Підприємства повинні зібрати та організовувати свої дані в центральне сховище чи нерухомість даних, щоб стати готовим до AI. Дані компанії-це інфраструктура, яка зберігає та керує всіма даними, з основною метою зробити дані доступними для потрібних людям, коли вони потребують, щоб прийняти рішення, керовані даними, або отримати цілісний погляд на їхні активи даних. На жаль, більшість компаній не розуміють їх існуючої нерухомості даних, будь то через застарілі обмеження, дані, поганий контроль доступу, чи якась комбінація причин.
Щоб підприємства досягли більш глибокого розуміння своєї нерухомості даних, вони повинні працювати з партнером, який може забезпечити рішення AI, як уніфікована генеративна платформа AI Orchestration. Така платформа може дозволити підприємствам прискорити експерименти та інновації в межах LLM, AI-Native Applications, користувацьких додатків та-найголовніше-зберігання даних. Ця платформа також може функціонувати як безпечний, масштабований та настроюваний робочий стіл AI, допомагаючи компаніям досягти більшого розуміння екосистеми своїх даних, вдосконалення бізнес-рішень, керованих AI.
Більш глибоке розуміння власної нерухомості даних не тільки підвищує ефективність AI -рішень, але й допомагає організаціям використовувати свої інструменти AI більш відповідально та таким чином, що надає пріоритетній безпеці даних. Дані продовжують ставати більш детальними завдяки процесам та можливостям, що працюють на AI, підкреслюючи необхідність технічної відповідності вимогам безпеки та дотримання відповідальний ШІ найкращі практики.
Підвищення управління та безпеки
Рамки управління даними підприємств повинні зазнати значного підтяжки підтяжки, щоб бути готовим до AI. Рамки управління даними – це відносно недавній винахід, орієнтований на більш традиційні активи даних. Однак сьогодні, крім структурованих даних, підприємствам потрібно використовувати неструктуровані дані, такі як особисту інформацію (PII), електронні листи, зворотній зв’язок з клієнтами тощо, якими поточні рамки управління даними не можуть впоратися.
Також генеративний ШІ (Gen AI) змінює парадигму управління даними з орієнтації на основі правил. Підприємствам потрібно визначати межі, а не покладатися на важкі правила, оскільки один успіх чи невдача не виявляє нічого особливо проникливого. Визначаючи межі, обчислення коефіцієнта успішності ймовірності за певним набором даних, а потім вимірюванням, якщо результати залишаються в цих параметрах, організації можуть визначити, чи технічно рішення AI або, чи потрібно йому тонкої настройки.
Організації повинні впроваджувати та приймати нові інструменти, підходи та методології управління даними. Провідні бренди Використовуйте методи машинного навчання для автоматизації управління даними та забезпечення якості. Зокрема, заздалегідь встановлюючи політику та пороги, ці компанії можуть легше автоматизувати виконання стандартів даних. Інші найкращі практики управління даними включають розгортання жорстких протоколів обробки та зберігання даних, анонімізуючи дані, де це можливо, та обмеження необґрунтованого збору даних.
Оскільки нинішній регуляторний ландшафт навколо збору даних, що працюють на AI, продовжує розвиватися, невідповідність може спричинити серйозні штрафи та пошкодження репутації. Навігація цих нових правил потребує всебічної рамки управління даними, яка відзначає ці закони про захист даних, характерні для регіонів роботи компанії, наприклад У мене є вчинок.
Так само підприємства повинні підвищити грамотність даних у всій організації. Компанії повинні вносити зміни на кожному рівні, а не лише з технічними людьми, як, наприклад, інженерами чи науковцями даних. Почніть з оцінки зрілості даних, оцінюючи компетенції безпеки даних у різних ролях. Така оцінка може викреслити, якщо, наприклад, команди не говорять однією і тією ж діловою мовою. Після встановлення базової лінії підприємства можуть реалізувати плани підвищення грамотності даних та обізнаності щодо безпеки.
Покращення можливостей обробки даних
Якщо це вже не було очевидно, неструктуровані дані – це бренди Hill не зможуть або досягти успіху. Як було сказано раніше, неструктуровані дані можуть включати PII, електронні листи та відгуки клієнтів та будь -які дані, які не можуть зберігатися у звичайному текстовому файлі, PDF, електронній таблиці Microsoft Excel тощо проводити обшуки. Більшість інструментів та платформ технологій даних не можуть включати та діяти на сильно неструктуровані дані-особливо в контексті щоденних взаємодій клієнтів.
Щоб подолати неструктуровані виклики даних, організації повинні зафіксувати ці незадокументовані знання, витягнути їх та скласти на основі бази знань Enterprise, щоб створити повну картину їх екосистеми даних. У минулому цей процес управління знаннями був трудомістким, але AI робить його простішим та доступним, збираючи дані з декількох джерел, виправляючи невідповідності, видалення дублікатів, відокремлюючи важливі від неважливих даних тощо.
Після того, як AI інтегрується з екосистемою даних, він може допомогти автоматизувати обробку складних активів, таких як юридичні документи, договори, взаємодія кол -центру тощо. AI також може допомогти побудувати графіки знань для організації неструктурованих даних, що робить можливості Gen AI більш ефективними. Більше того, Gen AI дозволяє компаніям збирати та класифікувати дані на основі спільних подібностей, розкриваючи відсутні залежності.
В той час як вони з’являються Інструменти аналітики даних Може осмислити та отримати інформацію про безладні або неорганізовані дані, бізнес також повинен модернізувати свій технологічний стек для підтримки цих складних наборів даних. Підвищення стека технологій починається з аудиту – зокрема, оцінки того, які системи виконують на рівні, який може стикатися з сучасними інноваціями, і які не відповідають рівні. Компанії також повинні визначити, які існуючі системи можуть інтегруватися з новими інструментами.
Отримати допомогу, щоб стати AI-готовим
Отримання екосистеми даних AI-готового-це залучений, стомлюючий та багатоступеневий процес, який вимагає високого рівня знань. Мало компаній володіють такими знаннями чи навичками. Якщо бренд вирішить використовувати експертизу партнера для підготовки своєї екосистеми даних до інтеграції AI, є конкретні якості, які вони повинні визначити пріоритет у пошуку.
Для початківців ідеальний партнер повинен мати технічну експертизу в декількох взаємопов’язаних дисциплінах (не лише AI), таких як хмара, безпека, дані, CX тощо. Ще один ознаки чудового партнера – якщо він визнає важливість спритності. Оскільки технологічні зміни прискорюються, передбачити майбутнє стає більш складним. З цією метою ідеальний партнер не повинен намагатися здогадуватися в якомусь майбутньому стані; Швидше за все, це допомагає екосистемі та людському капіталу бізнесу стати достатньо спритними, щоб адаптуватися відповідно до тенденцій ринку та вимог клієнтів.
Крім того, як обговорювалося вище, технології AI застосовуються до всіх, а не лише до групи наукових даних. AI Enablement-це організація. Кожен працівник повинен бути AI-LITERATE, незалежно від їх рівня. Партнер повинен допомогти подолати цю прогалину, об’єднавши досвід бізнесу та людей, щоб допомогти підприємствам розвинути необхідні можливості.
