Het creëren van waarde voor bedrijven door middel van Kunstmatige Intelligentie (KI) heeft een fundamentele basis die niet over het hoofd mag worden gezien: wat de KI voedt. De revolutie van deze technologie bracht onvoorstelbare voordelen en veranderde de manier waarop bedrijven gegevens in hun strategieën zien volledig. Echter is er nog een belangrijke weg te gaan voordat deze absoluut transformerende innovatie echt relevant is voor de bedrijven. Veel Kunstmatige Intelligenties worden nog steeds gevoed met verkeerde of van zeer slechte kwaliteit zijnde informatie. En als gevolg leveren ze alleen resultaten op hetzelfde niveau. Het bekende concept van "rommel erin, rommel eruit(gaat vuilnis in, gaat vuilnis uit) is nog nooit zo waar geweest.
Met de vooruitgang in Generatieve AI en de toename van rekenkracht zien we de generatie van informatie en contexten in een buitengewoon volume. Om al dat potentieel te benutten, is het gebruik van nauwkeurige en betrouwbare gegevens om AI te onderbouwen de sleutel. Uiteindelijk zijn zij de brandstof die de AI-algoritmen voedt, en daarom kunnen bedrijven en organisaties die niet investeren in een solide gegevensbasis, langer nodig hebben om deze oplossingen te implementeren. Of erger. Ze kunnen de technologie op de verkeerde manier toepassen en dit initiatief in een groot probleem veranderen.
Om AI nauwkeurige en nuttige resultaten te laten produceren, moeten de gegevens waarop deze is gebaseerd de markt- en bedrijfsrealiteit zonder fouten of vertekeningen weergeven. Dit vereist dat ze divers zijn, verzameld uit verschillende bronnen, om vooroordelen te verminderen en ervoor te zorgen dat de toepassingen minder geneigd zijn onrechtvaardige beslissingen te nemen. Bovendien is het noodzakelijk om voortdurend de informatie bij te werken en de nauwkeurigheid ervan te waarborgen, omdat verouderde of onjuiste informatie onnauwkeurige antwoorden oplevert, wat de betrouwbaarheid ondermijnt. Geüpdatete gegevens stellen AI-modellen in staat om trends te volgen, zich aan te passen aan meerdere scenario's en de best mogelijke resultaten te leveren.
In de financiële markt kunnen onjuiste gegevens leiden tot onjuiste analyses en voorspellingen van het kredietrisico, wat kan resulteren in het goedkeuren van leningen voor wanbetalers of het weigeren van goede betalers. Al in de logistieke sector veroorzaken verouderde en onvolledige informatie distributieproblemen met verkoop van uitverkochte producten, wat levertijdvertragingen veroorzaakt. En daardoor verlies van klanten.
De gegevensbeveiliging is ook van essentieel belang. Ze kwetsbaar maken in AI-toepassingen is alsof je de kluisdeur open laat, waardoor ze blootstaan aan diefstal van gevoelige informatie of manipulatie van systemen om vooroordelen te creëren. Alleen door middel van beveiliging is het mogelijk om privacy te beschermen, de integriteit van het model te behouden en de verantwoorde ontwikkeling ervan te waarborgen.
De gegevens die klaar zijn voor AI moeten ook identificeerbaar en toegankelijk zijn in het systeem, anders zijn ze vergelijkbaar met een bibliotheek vol afgesloten boeken. De kennis bestaat, maar hij kan niet worden gebruikt. Maar het is hier belangrijk om de toegang te verlenen aan de juiste personen en afdelingen. Dezelfde gegevens kunnen volledig worden geraadpleegd door een gebied, dat wil zeggen volledig en gedetailleerd. In een andere kan alleen de toegang tot de totalisatie van de gegevens worden vrijgegeven, op een beknopte manier. Niet alle gegevens zijn altijd voor iedereen op dezelfde manier toegankelijk. De identificeerbare informatie, mogelijk gemaakt door het gebruik van bedrijfs- en technische metadata, onthult het ware potentieel van machine learning en Generatieve AI, zodat deze tools kunnen leren, zich aanpassen en innovatieve inzichten kunnen produceren.
Ten slotte moeten de gegevens in het juiste formaat staan voor machine learning-experimenten of toepassingen van Large Language Models (LLM). Het vergemakkelijken van het gebruik van informatie helpt om het potentieel van deze AI-systemen te ontgrendelen, zodat ze in staat zijn om ze gemakkelijk te consumeren en te verwerken en ze om te zetten in slimme en creatieve acties.
De weg naar het maximaliseren van het potentieel van Kunstmatige Intelligentie in het bedrijfsleven gaat onvermijdelijk door de kwaliteit van de gegevens die het voedt. Bedrijven en organisaties die het belang begrijpen van een robuuste, veilige en actuele database lopen voorop op de concurrentie, door AI te transformeren in een strategische bondgenoot en een marktvoordeel. Dit nieuwe tijdperk van innovatie waarin we leven, vereist dat bedrijven investeren in het juiste ingrediënt — hun gegevens — om de AI-machine in de juiste richting te sturen, wat een nieuw perspectief voor het bedrijfsleven biedt.
