Dataan kohdistuvasta luottamuksesta on tullut tärkeämpää kuin koskaan tekoälyn aikakaudella. Kun generatiivisen tekoälyn ja muiden tekoälysovellusten toiminta perustuu yhä enemmän dataan, organisaatioiden on arvioitava datanhallintastrategioita ja -kehyksiä voidakseen tukea tätä uutta ja kehittyvää toimintaympäristöä parhaalla mahdollisella tavalla.
Dataan kohdistuva luottamus varmistaa organisaation datan luotettavuuden ja paikkansapitävyyden. Se menee yksittäisiin havainnointi-, luettelointi- tai hallinnointityökaluihin investoimista pidemmälle – kyse on kattavan kehyksen luomisesta, joka takaa luotettavan datan koko arvoketjussa.
Esimerkiksi tekoälyä hyödyntävän vähittäiskauppayrityksen on personoidussa markkinoinnissa varmistettava, että sen asiakasdata on täsmällistä ja ajan tasalla, jotta väärille kohderyhmille ei tarjota sopimattomia tuotteita.
Vanhojen järjestelmien haaste
Suurin haaste on se, että perinteiset teknologiat eivät usein pysty vastaamaan nykyaikaisten dataekosysteemien mittakaavaan ja monimutkaisuuteen. Näillä vanhoilla lähestymistavoilla on vaikeuksia datan laadun, havainnoitavuuden, luetteloinnin ja hallinnoinnin kanssa – kyse on kriittisistä osa-alueista, jotka ovat vanhoissa järjestelmissä usein siiloutuneita ja toisistaan irrallisia. Tämä pirstoutuneisuus voi johtaa datan epäjohdonmukaisuuksiin, hallinnointihaasteisiin ja kasvaneeseen riskiin.
Esimerkiksi Equifaxin kaltainen rahoituslaitos, joka käyttää vanhentuneita järjestelmiä, saattaa kohdata haasteita yhdenmukaisen datan laadun ylläpitämisessä eri osastojen välillä, mikä voi johtaa virheisiin vaatimustenmukaisuusraportoinnissa tai talousennusteissa.
Brian Weiss, teknologiajohtaja, Hyperscience
\u003cspan style=\u0022font-weight: 400;\u0022\u003e\u0022Dataan kohdistuvan luottamuksen rakentaminen on yksi tekoälyn laajentamisen suurimmista pullonkauloista. Suurin osa yritysten datasta on jäsentämätöntä, eivätkä tekoälyjärjestelmät voi käyttää sitä heti. Vaikka monet työkalut väittävät ratkaisevansa tämän ongelman, organisaatioiden on varmistettava datan paikkansapitävyys ennen sen integroimista tekoälyjärjestelmiin. \u003c/span\u003e\r\n\r\n\u0026nbsp;\r\n\r\n\u003cspan style=\u0022font-weight: 400;\u0022\u003eMaadoitusmekanismit, kuten RAG-arkkitehtuurit, edellyttävät tarkasti merkittyä dataa luotettavien ja oikeiden tulosten tuottamiseksi. ML:n käyttö yhteyksien luomisessa upotetun datan välille korostaa entisestään laadukkaan datan välttämättömyyttä, sillä datan heikolla laadulla voi olla merkittäviä vaikutuksia myöhempiin järjestelmiin. \u003c/span\u003e\r\n\r\n\u0026nbsp;\r\n\r\n\u003cspan style=\u0022font-weight: 400;\u0022\u003eUskon, että GenAI:n opettaminen yrityksesi erityisestä kielestä, joka perustuu yrityksen ytimessä olevaan totuudenmukaiseen dataan, on ratkaisevan tärkeää käyttöönoton edistämiseksi ja arvon vapauttamiseksi. Tämä on erityisen olennaista organisaatioiden siirtyessä GenAI-kokeiluista hankkeisiin, jotka tuottavat todellista ROI:ta.\u0022\u003c/span\u003e
Dataan kohdistuvan luottamuksen kypsyyskehys
Vastatakseen näihin haasteisiin ja rakentaakseen vankan perustan tekoälyn menestykselle organisaatioiden kannattaa harkita dataan kohdistuvan luottamuksen kypsyyskehyksen käyttöönottoa. Se tarjoaa etenemissuunnitelman, jonka avulla voidaan siirtyä datanhallinnan alkuvaiheista kehittyneeseen ja skaalautuvaan datanhallinnan ekosysteemiin.
Tämä etenemissuunnitelma sisältää seuraavat vaiheet:
- Alkuvaiheessa olevat organisaatiot keskittyvät metadatan hallintaan ja keskeisten aineistojen manuaaliseen testaamiseen. Vaikka tämä vaihe on reaktiivinen, se on ratkaisevan tärkeä kehittyneempien käytäntöjen perustan luomiseksi. Esimerkiksi startup-yritys voi aloittaa auditoimalla asiakasdatansa manuaalisesti varmistaakseen sen paikkansapitävyyden ennen tekoälyyn perustuvan suosittelukoneensa käynnistämistä.
Voit liittyä moderniin datavallankumoukseen (1) ottamalla käyttöön valvontatoimia lähdedatan laadun varmistamiseksi, (2) luomalla työkalut ja prosessit yhteisen (semanttisen) dataymmärryksen rakentamiseksi organisaatiosi datavirtojen varhaisessa vaiheessa ja (3) demokratisoimalla datatyötä ottamalla käyttöön vähäkoodisia / koodittomia sekä generatiivisen tekoälyn työkaluja datan hyödyntämiseen.
- Tietoisuuden ja kasvun vaihe Tässä vaiheessa organisaation painopiste siirtyy ennakoivampaan lähestymistapaan: käyttöön otetaan liiketoimintasanasto, seurataan datan alkuperää ja kulkua, määritetään datan omistajuus ja toteutetaan datan perusvalvonta (datan valvontatyökalut tarjoavat tähän monia hyötyjä). Tämä vaihe on ratkaisevan tärkeä yhteisen datakielen rakentamisessa ja datatiimien sekä liiketoiminnan sidosryhmien yhteistyön edistämisessä. Keskisuuri yritys saattaa aloittaa liiketoimintasanaston käyttöönoton termien ja määritelmien yhdenmukaistamiseksi eri osastoillaan ja varmistaakseen, että kaikilla on sama käsitys myyntidataa analysoitaessa.
- Skaalausvaihe Tässä vaiheessa otetaan käyttöön kehittyneitä käytäntöjä, kuten henkilökohtaisten tunnistetietojen peittäminen, muodolliset hallintorakenteet, kattava infrastruktuurin kattavuus, datasopimukset sekä datatuotteiden ja data-alueiden luominen. Tässä vaiheessa dataa käsitellään tuotteena, jonka suunnittelussa ja ylläpidossa pyritään tarkoituksellisesti vastaamaan sen käyttäjien tarpeisiin. Suuri yritys saattaa perustaa muodolliset datahallintorakenteet arkaluonteisten asiakastietojen hallintaan useilla maailmanlaajuisilla markkinoilla varmistaakseen paikallisten määräysten noudattamisen ja vahvistaakseen asiakkaiden luottamusta.
Puhuessani kokemuksestani, joka on kertynyt auttaessani liittovaltion virastoja ja organisaatioita hallitsemaan dataansa paremmin sekä uuden teknologian, kuten tekoälyn, yhteydessä että sen ulkopuolella, olen huomannut, että dataluottamuksen onnistuminen tekoälyn aikakaudella riippuu laadukkaasta datasta. Tämän laadun saavuttamiseen ja ylläpitämiseen liittyy kuitenkin merkittäviä haasteita.
Tällaisen yhtenäisen dataluottamuksen kypsyysmallin toteuttaminen on ratkaisevan tärkeää perinteisten teknologioiden rajoitusten voittamiseksi sekä tekoälyn ja digitaalisen muutoksen monimutkaisuuksien tehokkaaksi hallitsemiseksi. Tällaisen mallin tulisi kattaa useita toisiinsa liittyviä osa-alueita:
- Datan löytäminen ja metadatan hallinta
- Data-alueiden luokittelu ja priorisointi
- Datan valvonta luotettavuuden ja suorituskyvyn seuraamiseksi
- Tehostettu yhteistyö ja datasopimukset
- Datahallintastrategiat
Yhdistämällä nämä toiminnot yhteen alustaan organisaatiot voivat hyötyä saumattomasta integraatiosta, vähäisemmästä toimittajariippuvuudesta ja tehostetusta viestinnästä koko data-ympäristössään.
Yhtenäistä alustaa käyttävä terveydenhuolto-organisaatio voi sujuvoittaa datan jakamista eri osastojen välillä, pienentää datamurtojen riskiä ja parantaa potilastuloksia paremmin informoitujen kliinisten päätösten avulla.
Hyvä tiedonkeruu tulisi tehdä tavoitteellisesti. Mitkä ovat keskeiset kysymykset, joiden ratkaisemisessa pyydät tekoälyä auttamaan? Mitä tietoja tarvitaan näihin kysymyksiin vastaamiseksi? Suunnittelemalla liiketoimintaprosessit tiedolla johdetuiksi alusta loppuun organisaatiot voivat auttaa tekemään tiedonkeruusta rutiininomaisemman osan päivittäistä toimintaansa. Kun loppukäyttäjät käyttävät järjestelmiä asianmukaisesti, heidän tuottamansa data on tarkempaa, ja ennakoivista malleista saadut tai LLM:ille tarkoitettujen kehotteiden parantamiseen käytetyt oivallukset voivat todella tuottaa merkittävää liiketoiminta-arvoa.
Loppujen lopuksi tekoälymallit ovat vain hieman enemmän kuin tieteellinen koe, jos niiden tuotoksia ei käytetä parempien päätösten tekemiseen. Tämän varmistamiseksi organisaatioiden on asetettava etusijalle luottamuksen – ja viime kädessä näiden työkalujen käyttöönoton – edistäminen.
GenAI:n haasteiden voittaminen
Yksi organisaatioiden tämänhetkisistä merkittävimmistä haasteista on GenAI-mallien kasvava monimutkaisuus. Näitä malleja koulutetaan usein valtavilla tietoaineistoilla, minkä vuoksi on vaikea ymmärtää, miten ne päätyvät johtopäätöksiinsä. Tämä läpinäkyvyyden puute voi vaikeuttaa GenAI-mallien tuloksiin luottamista.
Mike Finley, AnswerRocketin teknologiajohtaja ja toinen perustaja, korostaa tätä haastetta: "Kielimallit tuovat datahallintapolitiikalle kokonaan uuden hyökkäyspinnan. Datan lähettäminen mallille avaa valtavasti arvoa, mutta paljastaa samalla uusia uhkavektoreita. Yritykset ovat tästä kysymyksestä jakautuneita: perinteisesti varovaiset tiimit, kuten IT ja lakiosasto, jarruttelevat varovaisesti, kun taas strategiatiimit painavat kaasua."
Läpinäkyvyyteen liittyvien haasteiden lisäksi GenAI-mallit voivat olla alttiita myös vinoumille. Jos GenAI-mallin kouluttamiseen käytetty data on vinoutunutta, myös malli on vinoutunut. Tämä voi johtaa epäoikeudenmukaisiin tai syrjiviin lopputuloksiin.
Vastatakseen näihin haasteisiin organisaatioiden on oltava tietoisia GenAI-mallien rajoituksista ja ryhdyttävä toimiin riskien lieventämiseksi. Tähän kuuluu vahvojen datahallintakäytäntöjen käyttöönotto, datan puolueettomuuden varmistaminen sekä GenAI-mallien rajoituksista kertominen avoimesti.
Blane Sims, CPO, Truebit
“Datan eheys jää usein tekoälykeskustelussa huomiotta, vaikka se on ensiarvoisen tärkeä kysymys. Kun tekoälyjärjestelmät vaikuttavat yhä enemmän kriittisiin päätöksiin eri toimialoilla, taustalla olevaan dataan kohdistuvan luottamuksen rakentaminen on olennaista. Läpinäkyvät ja todennettavat datan käsittelyprosessit muodostavat perustan tekoälyjärjestelmille, jotka eivät ole ainoastaan tehokkaita vaan myös osoitettavasti luotettavia.
Asettamalla datan luottamuksen etusijalle organisaatiot voivat varmistaa, että niiden tekoälyhankkeet tuottavat tarkkoja oivalluksia, säilyttävät sääntelyn mukaisuuden ja ansaitsevat sidosryhmien luottamuksen. Tänä uutena aikakautena todellinen kilpailuetu ei piile ainoastaan tekoälyn käyttöönotossa, vaan luotettavan tekoälyn käyttöönotossa.”
On kuitenkin tärkeää huomata, että datan luottamuksen viitekehyksen käyttöönotto koskee yhtä paljon sisäistä kulttuurista muutosta kuin työkaluja ja prosesseja; se edellyttää aikaa, omistautumista ja ajattelutavan muutosta koko organisaatiossa.
Kuten Ted Vial huomauttaa, luottamuksen rakentaminen tekoälyyn alkaa sen kouluttamiseen käytetystä datasta.
Tekoälystä on nopeasti tulossa uusi hakukone, mikä luo merkittävän mahdollisuuden väärän tiedon leviämiselle. Tekoälyyritysten on rakennettava luottamusta käyttäjiinsä, ennen kaikkea aloittamalla datasta, jota ne käyttävät vastausten tuottamiseen.
Datan luottamus tekoälyn kilpailuetuna
Tekoälyn uuden aikakauden jatkuessa ja kehittyessä datan luottamus on onnistuneiden tekoälyvetoisten strategioiden kulmakivi. Siirtyminen perinteisistä järjestelmistä vankkaan, skaalautuvaan ja luotettavaan dataekosysteemiin edellyttää kulttuurisia muutoksia, investointeja hallintamalleihin ja ennakoivaa lähestymistapaa teknologiaan.
Tällä uudella aikakaudella puhdas ja luotettava data erottaa markkinajohtajat muista. Organisaatiot, jotka asettavat dataluottamuksen tekoälyhankkeidensa keskiöön, ovat hyvässä asemassa innovoidakseen nopeammin, tarjotakseen yksilöllisempiä kokemuksia ja varmistaakseen pitkän aikavälin kasvun. Keskittymällä dataluottamukseen tänään luot perustan huomisen tekoälypohjaiselle menestykselle.
Tilaa The CTO Clubin uutiskirje ja saat lisää näkemyksiä tekoälystä, dataluottamuksesta ja teknologiajohtamisen tulevaisuudesta.
