Verdiskapning for virksomhetene gjennom kunstig intelligens (KI) har en grunnleggende basis som ikke kan ignoreres: det som driver KI. Revolusjonen av denne teknologien har brakt utrolige fordeler og har fullstendig forandret måten bedrifter ser på data i sine strategier. Men ennå er det en viktig vei å gå før denne fullstendig transformerende innovasjonen virkelig blir relevant for selskapene. Mange kunstige intelligensene blir fortsatt drevet av feilaktig eller svært dårlig kvalitet informasjon. Og, som følge leverer de bare resultater på samme nivå. Det kjente konseptet av "søppel inn, søppel ut(inn i søppel, ut søppel) har aldri vært så sant.
Med de fremskritt innen Generativ AI og økningen i datakraft, er vi vitne til generering av informasjon og kontekster i et ekstraordinært volum. For å utnytte dette potensialet fullt ut, er det nøkkelen å bruke nøyaktige og pålitelige data som grunnlag for AI. Tross alt er de drivstoffet som nærer AI-algoritmene, og derfor kan selskaper og organisasjoner som ikke investerer i en solid datagrunnlag, ta lang tid å implementere disse løsningene. Eller verre. De kan adoptere teknologien feilaktig og gjøre denne initiativet til et stort problem.
For at AI skal kunne produsere nøyaktige og nyttige resultater, må dataene som støtter den reflektere markedets og selskapets virkelighet uten feil eller skjevheter. Dette krever at de er mangfoldige, samlet fra ulike kilder, for å redusere skjevheter og sikre at applikasjonene er mindre tilbøyelige til å ta urettferdige beslutninger. I tillegg er det nødvendig å tenke på kontinuerlig oppdatering av informasjonen og nøyaktigheten dens, fordi når de er utdatert eller feilaktige, gir de unøyaktige svar, noe som kompromitterer påliteligheten. Oppdaterte data gjør at AI-modeller kan følge med på trender, tilpasse seg flere scenarier og levere de beste mulige resultatene.
På finansmarkedet kan feilaktige grunnlag føre til uegnet risikoanalyse og -prognoser, noe som kan resultere i godkjenning av lån til kunder som ikke betaler, eller avslag for gode betalere. Aller i den logistiske sektoren skaper utdatert og dårlig informasjon distribusjonsproblemer med salg av produkter som er utsolgt, noe som fører til forsinkelser i leveransen. Og, følgelig, tap av kunder.
Datasikkerheten er også avgjørende. Å la dem vere sårbare i AI-applikasjoner er som å la pengeskapsdøren stå åpen, noe som utsetter dem for tyveri av sensitive opplysninger eller manipulasjon av systemer for å skape skjevheter. Bare sikkerhet er nødvendig for å beskytte personvernet, opprettholde modellens integritet og sikre ansvarlig utvikling.
De dataene som er klare for AI må også være identifiserbare og tilgjengelige i systemet, ellers vil de være som et bibliotek fullt av låste bøker. Kunnskapen eksisterer, men den kan ikke brukes. Men, det er viktig å understreke her hvor viktig det er å gi tilgang til de riktige personene og områdene. De samme data kan fås adgang til i sin helhet av et område, det vil si komplett og detaljert. I en annen kan det bare gis tilgang til oppsummeringen av dataene, på en oppsummert måte. Ikke alltid vil en bestemt opplysning være tilgjengelig for alle på samme måte. De identifiserbare opplysninger, mulige å oppdage ved bruk av forretnings- og tekniske metadata, avslører det sanne potensialet til maskinlæring og generativ AI, slik at disse verktøyene kan lære, tilpasse seg og produsere innovative innsikter.
Til slutt må dataene være i riktig format for maskinlæringsforsøk eller applikasjoner av store språkmodeller (LLM). Å gjøre informasjonen lett tilgjengelig hjelper med å frigjøre potensialet til disse AI-systemene, slik at de kan innta, behandle den rolig og omdanne den til smarte og kreative handlinger.
Veien til å maksimere potensialet til kunstig intelligens i virksomhetene går uunngåelig gjennom kvaliteten på dataene som driver den. Bedrifter og organisasjoner som forstår viktigheten av en robust, sikker og oppdatert database, ligger foran konkurrentene ved å gjøre AI til en strategisk alliert og et markedsforsprang. Denne nye æraen av innovasjon vi opplever krever at selskaper investerer i riktig ingrediens — dataene deres — for å styre AI-maskinen i riktig retning, og bringe et nytt perspektiv til virksomheten.
