Generatiivinen tekoäly: uusi liittolainen tiedonhallinnassa

Generatiivinen tekoäly on nousemassa häiritseväksi työkaluksi liiketoimintaskenaariossa, mutta monet yritykset eivät vieläkään tiedä, miten saada tästä tekniikasta kaikki irti. Googlen ja Box1824:n suorittaman raportin “Startups & Generative Artificial Intelligence: Unlocking Its Potential in Brazil” mukaan 63% tekoälyn startupeilla Brasiliassa ei vieläkään ole selkeää strategiaa generatiivisen tekoälyn käytölle, eikä 22% voi kvantifioida niiden käytön tuloksia.

Mathias Brem, tietoon ja kyberturvallisuuteen erikoistuneen teknologiakonsulttiyrityksen ROX Partner ja CDO, korostaa, kuinka generatiivinen tekoäly voi mullistaa tiedonhallinnan. “Tämä täydennys on ajanut yritysmaailman kohti datalähtöistä tulevaisuutta ja avannut uusia rajoja analysoinnille ja innovaatioille eri rintamilla”, hän sanoo.

Auttaakseen yrityksiä käyttämään generatiivista tekoälyä tehokkaammin, BREM listasi viisi vaikuttavaa muutosta, jotka niiden käyttöönotto voi tarjota:

1. Synteettisen tiedon luominen
Generatiivisen tekoälyn avulla voit luoda realistisia, korkealaatuisia synteettisiä tietojoukkoja laajentamalla tietojärviä tiedoilla, jotka edustavat olemattomia todellisia skenaarioita. Tämä on ratkaisevan tärkeää, jotta voidaan kouluttaa vahvempia ja tarkempia koneoppimismalleja, mikä tarjoaa todellisen tiedon puutteen ja välttää harhaa. “Synteettinen data voi toistaa monimutkaisia tilanteita, kuten petoksia tai äärimmäistä asiakkaiden käyttäytymistä ilman, että se luottaa todellisiin tietoihin. Tämä lisää ennakoivien mallien tarkkuutta”, Brem toteaa.

2. Edistyksellinen tietojen rikastaminen ja analysointi
Tekoäly voi rikastuttaa olemassa olevaa dataa luomalla yksityiskohtaisia tuotekuvauksia, kääntämällä tekstejä, tunnistamalla relevantteja tietoja jäsentämättömistä asiakirjoista ja luomalla uusia attribuutteja. Tämä mahdollistaa syvemmän analyysin paljastaen aiemmin näkymättömiä oivalluksia ja malleja. “Tekoälyn avulla voimme muuttaa raakadatan rikkaaksi ja toimivaksi tiedoksi, mikä mahdollistaa strategisemmat ja perustellummat päätökset”, Brem korostaa.

3. Toistuvien tehtävien automatisointi
Teknologia mahdollistaa toistuvien tehtävien automatisoinnin, kuten tietojen puhdistamisen ja poikkeamien havaitsemisen, vapauttaen ammattilaiset keskittymään strategiseen analyysiin ja koneoppimismallien kehittämiseen, mikä lisää toiminnan tehokkuutta. “Ruutoitusprosessien automatisointi antaa datatiimille mahdollisuuden keskittyä toimintoihin, joilla on enemmän lisäarvoa, mikä edistää innovaatiota ja kilpailukykyä”, hän sanoo.

4. Innovatiivisten tuotteiden ja palveluiden kehittäminen
Tekoäly voi tuottaa innovatiivisia ideoita tuotteille ja palveluille, auttaa räätälöityjen ratkaisujen tutkimuksessa ja kehittämisessä, optimoida suunnitelmia ja luoda realistisia prototyyppejä, mikä nopeuttaa kehitysprosessia. “Kyky luoda uusia konsepteja ja prototyyppejä nopeuttaa nopeasti innovaatiosykliä pitäen yritykset markkinoiden eturintamassa”, Brem kommentoi.

5. Tiedon ja asiantuntemuksen laajentaminen
Tekoäly voi luoda räätälöityjä koulutusmateriaaleja ja optimoida oppimista eri toiminnoissa ja tietotasoissa. Esimerkiksi chatbotit voivat auttaa työntekijöitä toistuvissa tehtävissä, mikä vapauttaa aikaa strategisiin toimintoihin. “Tekoälyn avulla tapahtuvan koulutuksen personointi varmistaa, että työntekijät saavat juuri tarvitsemansa tiedot, mikä parantaa tehokkuutta ja tuottavuutta”, hän päättää.

Näillä viidellä strategialla generatiivisen tekoälyn käyttöönotto voi muuttaa tiedonhallintaa, edistää innovaatioita ja yritysten kilpailukykyä.