De cruciale rol van datavertrouwen bij het mogelijk maken van AI-succes
Datavertrouwen is belangrijker dan ooit geworden in het tijdperk van AI. Nu de afhankelijkheid van data om generatieve AI en andere AI-toepassingen aan te drijven snel toeneemt, moeten organisaties strategieën en raamwerken voor databeheer evalueren om dit nieuwe en zich ontwikkelende landschap optimaal te ondersteunen.
Datavertrouwen garandeert de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van de data van een organisatie. Het gaat verder dan investeren in afzonderlijke tools voor observeerbaarheid, catalogisering of governance—het draait om het opzetten van een uitgebreid raamwerk dat betrouwbare data in de gehele waardeketen garandeert.
Een retailbedrijf dat AI inzet voor gepersonaliseerde marketing moet er bijvoorbeeld voor zorgen dat klantgegevens nauwkeurig en actueel zijn, om te voorkomen dat de verkeerde demografische groepen met ongepaste producten worden benaderd.
Want more from The CTO Club?
Create a free account to finish this piece and join a community of CTOs and engineering leaders sharing real-world frameworks, tools, and insights for designing, deploying, and scaling AI-driven technology.
Have an account? Log In
De uitdaging van verouderde systemen
De grootste uitdaging is dat traditionele technologieën vaak tekortschieten bij het verwerken van de schaal en complexiteit van moderne data-ecosystemen. Deze verouderde benaderingen hebben moeite met datakwaliteit, observeerbaarheid, catalogisering en governance—kritieke aspecten die in verouderde systemen vaak in silo's zijn ondergebracht en niet op elkaar aansluiten. Deze fragmentatie kan leiden tot inconsistenties in data, governance-uitdagingen en een verhoogd risico.
Een financiële instelling zoals Equifax die verouderde systemen gebruikt, kan bijvoorbeeld moeite hebben om een consistente datakwaliteit tussen verschillende afdelingen te handhaven, wat kan leiden tot fouten in nalevingsrapportages of financiële prognoses.
Het volwassenheidsraamwerk voor datavertrouwen
Om deze uitdagingen aan te pakken en een solide basis voor AI-succes te leggen, zouden organisaties moeten overwegen een volwassenheidsraamwerk voor datavertrouwen in te voeren. Dit biedt een routekaart voor de ontwikkeling van de vroege fasen van databeheer naar een geavanceerd, schaalbaar ecosysteem voor datagovernance.
Deze routekaart omvat:
- Organisaties in een vroege fase richten zich op metadatabeheer en het handmatig testen van belangrijke gegevensobjecten. Hoewel deze fase reactief is, is ze cruciaal om de basis te leggen voor geavanceerdere werkwijzen. Een startup kan bijvoorbeeld beginnen met het handmatig auditen van zijn klantgegevens om de nauwkeurigheid te waarborgen voordat de AI-gestuurde aanbevelingsmachine wordt gelanceerd.
Je kunt deelnemen aan de moderne datarevolutie door (1) controles te implementeren die de kwaliteit van brondata helpen waarborgen, (2) tools en processen voor een gedeeld (semantisch) begrip van data vroeg in de datastromen van je organisatie op te zetten, en (3) dataverwerking te democratiseren door low-code-/no-code- en generatieve AI-tools voor dataconsumptie toe te passen.
- Bewuste en groeiende fase Hier verschuift de focus van een organisatie naar een meer proactieve aanpak, waarbij een bedrijfswoordenlijst wordt geïntroduceerd, de gegevensherkomst wordt bijgehouden, het eigenaarschap van data wordt toegewezen en basale datamonitoring wordt geïmplementeerd (tools voor datamonitoring bieden hiervoor veel voordelen). Deze stap is essentieel voor het opbouwen van een gemeenschappelijke datataal en het bevorderen van samenwerking tussen datateams en zakelijke belanghebbenden. Een middelgroot bedrijf kan bijvoorbeeld beginnen met het implementeren van een bedrijfswoordenlijst om termen en definities in de verschillende afdelingen te standaardiseren, zodat iedereen dezelfde uitgangspunten hanteert bij het analyseren van verkoopgegevens.
- Schaalfase Introduceert geavanceerde praktijken zoals het maskeren van PII, formele governancestructuren, uitgebreide infrastructuurdekking, datacontracten en het creëren van dataproducten en datadomeinen. In deze fase wordt data behandeld als een product, met een doelgericht ontwerp en onderhoud om aan de behoeften van de gebruikers te voldoen. Een groot bedrijf kan formele datagovernancestructuren opzetten om gevoelige klantinformatie in meerdere wereldwijde markten te beheren, naleving van lokale regelgeving te waarborgen en het vertrouwen van klanten te vergroten.
Op basis van mijn ervaring met het helpen van federale instanties en organisaties om hun data beter te beheren, zowel binnen als buiten de context van opkomende technologie zoals AI, kan ik zeggen dat het succes van datavertrouwen in het tijdperk van AI staat of valt met data van hoge kwaliteit. Het bereiken en behouden van die kwaliteit brengt echter aanzienlijke uitdagingen met zich mee.
Het implementeren van een dergelijk uniform raamwerk voor de volwassenheid van datavertrouwen is essentieel om de beperkingen van conventionele technologieën te overwinnen en effectief om te gaan met de complexiteit van AI en digitale transformatie. Een dergelijk raamwerk moet verschillende onderling verbonden componenten omvatten:
- Dataverkenning en metadatabeheer
- Classificatie en prioritering van datadomeinen
- Datamonitoring voor het bewaken van betrouwbaarheid en prestaties
- Verbeterde samenwerking en datacontracten
- Strategieën voor datagovernance
Door deze functies te consolideren in één platform kunnen organisaties profiteren van naadloze integratie, minder afhankelijkheid van leveranciers en verbeterde communicatie binnen hun datalandschap.
Een zorgorganisatie die een uniform platform gebruikt, kan het delen van data tussen verschillende afdelingen stroomlijnen, het risico op datalekken verminderen en patiëntuitkomsten verbeteren door beter onderbouwde klinische beslissingen.
Goede gegevensverzameling moet doelbewust worden uitgevoerd. Wat zijn de belangrijkste vragen die u AI stelt om u te helpen bij het oplossen? Welke gegevens zijn nodig om die vragen te beantwoorden? Door bedrijfsprocessen van begin tot eind datagedreven te ontwerpen, kunnen organisaties ervoor zorgen dat gegevensverzameling een meer routinematig onderdeel van hun dagelijkse activiteiten wordt. Wanneer eindgebruikers systemen op de juiste manier gebruiken, zijn de gegevens die zij genereren nauwkeuriger en kunnen de inzichten die met voorspellende modellen worden gegenereerd of worden gebruikt om prompts voor LLM’s te verbeteren daadwerkelijk betekenisvolle bedrijfswaarde opleveren.
Uiteindelijk zijn AI-modellen niet veel meer dan een wetenschappelijk experiment als hun uitvoer niet wordt gebruikt om betere beslissingen te nemen. Om ervoor te zorgen dat dit gebeurt, moeten organisaties prioriteit geven aan het opbouwen van vertrouwen — en uiteindelijk aan de acceptatie — van deze hulpmiddelen.
Uitdagingen van GenAI overwinnen
Een van de belangrijkste uitdagingen waarmee organisaties vandaag de dag worden geconfronteerd, is de toenemende complexiteit van GenAI-modellen. Deze modellen worden vaak getraind met enorme datasets, waardoor het moeilijk is te begrijpen hoe ze tot hun conclusies komen. Dit gebrek aan transparantie kan het moeilijk maken om de resultaten van GenAI-modellen te vertrouwen.
Mike Finley, CTO en medeoprichter van AnswerRocket, benadrukt deze uitdaging: "Taalmodellen introduceren een geheel nieuw aanvalsoppervlak voor het beleid inzake gegevensbeheer. Het versturen van gegevens naar een model ontsluit enorme waarde, maar stelt ook nieuwe aanvalsvectoren bloot. Ondernemingen zijn verdeeld over deze kwestie: traditioneel conservatieve teams zoals IT en juridische zaken houden voorzichtig de boot af, terwijl strategieteams vol gas geven."
Naast de uitdagingen op het gebied van transparantie kunnen GenAI-modellen ook vatbaar zijn voor vooringenomenheid. Als de gegevens die worden gebruikt om een GenAI-model te trainen bevooroordeeld zijn, zal het model dat ook zijn. Dit kan leiden tot oneerlijke of discriminerende resultaten.
Om deze uitdagingen aan te pakken, moeten organisaties zich bewust zijn van de beperkingen van GenAI-modellen en stappen ondernemen om de risico's te beperken. Dit omvat het implementeren van sterke praktijken voor gegevensbeheer, ervoor zorgen dat gegevens onbevooroordeeld zijn en transparant zijn over de beperkingen van GenAI-modellen.
Het is echter belangrijk op te merken dat het implementeren van een raamwerk voor gegevensvertrouwen net zo goed draait om interne culturele verandering als om hulpmiddelen en processen; het vereist tijd, toewijding en een verandering van mentaliteit binnen de hele organisatie.
Zoals Ted Vial aangeeft, begint het opbouwen van vertrouwen in AI met de gegevens die worden gebruikt om het systeem te trainen.
AI ontwikkelt zich snel tot de nieuwe zoekmachine, waardoor een aanzienlijke mogelijkheid ontstaat voor de verspreiding van valse informatie. AI-bedrijven moeten vertrouwen opbouwen bij hun gebruikers, in de eerste plaats met de gegevens die ze gebruiken om antwoorden te genereren.
Gegevensvertrouwen als concurrentievoordeel in AI
Naarmate het nieuwe tijdperk van AI blijft groeien en zich ontwikkelen, vormt gegevensvertrouwen een hoeksteen van succesvolle AI-gestuurde strategieën. De overgang van traditionele systemen naar een robuust, schaalbaar en betrouwbaar gegevensecosysteem vereist culturele veranderingen, investeringen in gegevensbeheer en een toekomstgerichte benadering van technologie.
In dit nieuwe tijdperk zal schone, betrouwbare data marktleiders onderscheiden van de rest. Organisaties die datavertrouwen centraal stellen in hun AI-initiatieven zullen goed gepositioneerd zijn om sneller te innoveren, meer gepersonaliseerde ervaringen te bieden en groei op de lange termijn veilig te stellen. Door vandaag te focussen op datavertrouwen leg je de basis voor het AI-gedreven succes van morgen.
Abonneer je op de nieuwsbrief van The CTO Club voor meer inzichten in AI, datavertrouwen en de toekomst van technologisch leiderschap.
