Värdeskapande för företag genom artificiell intelligens (AI) har en grundläggande bas som inte kan förbises: det som driver AI. Denna teknikrevolution har medfört otänkbara fördelar och har helt förändrat hur företagen ser på data i sina strategier. Men dock finns det fortfarande en viktig väg att gå för att denna helt transformativa innovation verkligen ska vara relevant för företagen. Många artificiella intelligenser matas fortfarande med felaktig eller mycket lågkvalitativ information. Och som en konsekvens levererar de bara resultat på samma nivå. Den kända koncepten avskräp in, skräp ut(kommer in skräp, går ut skräp) har aldrig varit så sant.
Med framstegen inom generativ AI och den ökade datorkraften bevittnar vi generering av information och sammanhang i en extraordinär volym. För att utnyttja all denna potential är det avgörande att använda precisa och tillförlitliga data som grund för AI. Trots allt är de bränslet som när algoritmer för artificiell intelligens, och därför kan företag och organisationer som inte investerar i en solid databas ta längre tid att implementera dessa lösningar. Eller värre. De kan anta teknologin på ett felaktigt sätt och förvandla detta initiativ till ett stort problem.
För att AI ska kunna producera precisa och användbara resultat måste de data som stöder den spegla marknadens och företagets verklighet utan fel eller förvrängningar. Det kräver att de är mångsidiga, samlade från olika källor, för att minska bias och säkerställa att tillämpningarna är mindre benägna att fatta orättvisa beslut. Dessutom är det nödvändigt att tänka på den ständiga uppdateringen av informationen och dess noggrannhet, eftersom när de är föråldrade eller felaktiga, ger de oprecisa svar, vilket äventyrar deras tillförlitlighet. Uppdaterade data gör att AI-modeller kan följa trender, anpassa sig till flera scenarier och leverera de bästa möjliga resultaten.
På finansmarknaden kan felaktiga grunder till exempel leda till olämpliga analyser och prognoser av kreditrisk, vilket kan resultera i godkännande av lån till kunder som är betalningsföretag eller avslag för goda betalare. Redan inom den logistiska sektorn orsakar inaktuell och dålig information distributionsproblem med försäljning av produkter som är slutsålda, vilket leder till förseningar i leveranserna. Och därigenom förlust av kunder.
Datasäkerheten är också avgörande. Att göra dem sårbara i AI-applikationer är som att lämna ett kassaskåp öppet, vilket utsätter dem för stöld av känslig information eller manipulation av system för att skapa bias. Endast genom säkerhet är det möjligt att skydda integriteten, bevara modellens integritet och säkerställa dess ansvarsfulla utveckling.
De data som för AI måste också vara identifierbara och tillgängliga i systemet, annars är de som ett bibliotek fullt av låsta böcker. Kunskapen finns, men den kan inte användas. Men, det är viktigt att understryka vikten av att ge tillgång till rätt personer och områden. Samma data kan nås i sin helhet av ett område, det vill säga fullständigt och detaljerat. I ett annat fall kan endast tillgången till sammanställningen av data tillåtas, i sammanfattad form. Inte alltid tillgången till en viss data är densamma för alla. De identifierbara uppgifter, möjliga att upptäcka med hjälp av affärs- och tekniska metadata, avslöjar den verkliga potentialen hos maskininlärning och Generativ AI, så att dessa verktyg kan lära sig, anpassa sig och generera innovativa insikter.
Slutligen måste data vara i rätt format för maskininlärningsexperiment eller tillämpningar av stora språkmodeller (LLM). Att underlätta konsumtionen av information hjälper till att frigöra potentialen hos dessa AI-system, så att de kan ta in och bearbeta dem lugnt och omvandla dem till intelligenta och kreativa handlingar.
Vägen till att maximera potentialen hos artificiell intelligens i affärsverksamheten går oundvikligen genom kvaliteten på de data som matar den. Företag och organisationer som förstår vikten av en robust, säker och uppdaterad databas ligger steget före konkurrenterna och förvandlar AI till en strategisk allierad och en marknadsdifferentiator. Den nya era av innovation vi lever i kräver att företagen investerar i rätt ingrediens — sina data — för att styra AI-maskinen i rätt riktning och ge ett nytt perspektiv på affärerna.
