Nereye bakarsanız bakın, yapay zeka hakkındaki konuşmalar aynı mesajı içeriyor: başarı iyiliğe bağlıdır veri. Her toplantı odasının ve konferans aşamasının mantrası haline geldi.
Şirketler, doğru olduğunda yapay zeka dönüşümünün de takip edeceği inancıyla verileri temizlemeye, etiketlemeye ve organize etmeye milyonlarca yatırım yapıyor.
Fakat bu inanç eksiktir. Verileri temizlemek ve toplamak sıfır adımdır. Bunu kullanmaya yönelik mühendislik, mimari ve operasyonel hazırlık olmadan, en temiz veri seti bile işi ileriye taşıyamaz.
Baş Ürün ve Teknoloji Sorumlusu, CBTS.
Bir Gartner araştırması, kuruluşların %63’ünün yapay zeka için doğru veri yönetimi uygulamalarına sahip olmadığını veya sahip olup olmadıklarından emin olmadıklarını ortaya çıkardı.
Ancak şirketler veriden yapay zeka dönüşümüne nereden başlayacaklarını bilmeseler bile her kuruluşun iş sonuçları üretmek için kullanabileceği basit bir strateji var.
İlerleme neden sıfır adımda duruyor?
Veri ile aktivasyon (strateji, mühendislik, modernizasyon) arasındaki katmanlardan herhangi biri arasında bir boşluk olduğunda ilerleme durur. görselleştirmeve hazırlık. Bazı kuruluşlar hiçbir zaman ölçülebilir iş sonuçlarıyla bağlantılı olmayan iddialı bir veri stratejisi yazıyor.
Diğerleri ise sistemler arasında nasıl akacağına dair bir plan olmaksızın çok miktarda bilgiyi topluyor ve saklıyor. Çoğu zaman miras BT altyapısı Veri ekipleri karar vericilerden uzakta kalırken modernizasyonu neredeyse imkansız hale getiriyor.
Beceri seti veya deneyimdeki boşluklar sık karşılaşılan başka bir engeldir. Şirketler, gösterge tablolarını yorumlayabilen veri analistlerine sahip olabilir ancak içgörüleri güvenilir ve ölçeklenebilir hale getiren işlem hatlarını ve yönetişim yapılarını oluşturabilecek veri mühendisleri ve mimarlardan yoksundur. Yetenek eksikliği olduğunda kuruluşlar sürecin tek bir parçasına takılıp kalıyor.
Bu, sayıların daha derinlemesine anlaşılmasından daha fazlasını engeller; bu şirketlerin içindeki inovasyonu engelliyor. IBM tarafından yapılan bir ankete katılan yöneticilerin neredeyse yarısı, veriyle ilgili endişelerin, kuruluşları için yapay zekanın benimsenmesinin önünde bir engel olmaya devam ettiğini söyledi.
Ne zaman takımlar Verilerine güvenemezler, üstten baskı olsa bile bunu bir yapay zeka stratejisinin temeli olarak kullanamazlar. Yapay zeka herkesin konuşmak isteyeceği gösterişli bir şey olabilir ama onun çalışmasını sağlayan şey “sıkıcı” şeylerdir.
Verileri gerçek iş sonuçlarına dönüştürmek
Bunu çözmek, mutlaka bir departmana yetecek kadar insanı işe almak veya düzinelerce yeni veri aracına yatırım yapmak anlamına gelmez, ancak kuruluşların hazırlık konusundaki düşüncelerinde bir değişiklik yapılmasını gerektirir. Gerçek hazırlık, veri işlemlerinin aşağıdakilerle tasarlanmasıyla başlar: işletme sonuçları göz önünde bulundurun.
Bu alanda olgunlaşan şirketler mühendislik ve mimari iş disiplinleri olarak. Veri hatlarının sahipliğini net bir şekilde tanımlarlar, yönetimi en baştan kurarlar ve verilerin güvenli ve verimli bir şekilde taşınabilmesi için altyapıyı modernleştirirler.
Bu parçalar yerine oturduğunda iş sonuçları da takip eder. Bazı kuruluşlarda üretim ve bakım verilerinin birbirine bağlanması, kesinti döngülerini kısalttı ve verimi artırdı; bu da nihayet iletişim kurabilen sistemlerden gerçek gelir kazancı anlamına geliyor.
Diğerlerinde ise finansal ve operasyonel verilerin birleştirilmesi, mükerrer yazılım lisanslarını ortadan kaldırdı ve altyapı maliyetlerini azalttı. Bu, ayda on binlerce dolar tasarruf anlamına gelebilir. Görünürlük bu tasarrufları sağlar.
Yönetişim ve gözlemlenebilirlik günlük operasyonlara dahil edildiğinde risk de önemli ölçüde azalır. Liderler gördüklerine güvenirler ve her kararın doğruluğunu kanıtlayabilirler. Veriler birlikte aktığında, kuruluşların güvenlik açıklarını proaktif bir şekilde görmesine ve bir saldırı olasılığını önemli ölçüde azaltmasına da olanak tanır. siber güvenlik çiğneme.
Birçok kuruluş bu katmanları şirket içinde bir araya getirmeye çalışsa da çoğu, en sonunda stratejiden mimariye, modernizasyona ve yapay zeka hazırlığına kadar tüm süreci yönlendirebilecek bir ortağa ihtiyaç duyduklarını fark eder. Doğru ortak, hazırlığı sonuca dönüştüren çerçeveleri, yeteneği ve tekrarlanabilir süreçleri getirir.
Hız boyutun üstündedir
Kuruluşlar bu temele sahip olduklarında, içgörüden uygulamaya hızla geçebilirler. Modern veri mimarilerine sahip daha küçük kuruluşlar, eski sistemlerin ağırlığı altında kalan çok daha büyük rakipleri şimdiden geride bırakıyor. Veriler serbestçe hareket edebildiğinde kararlar hızlanır, tahminler keskinleşir ve otomasyon gelişir.
Yapay zeka okuryazarlığı artık önemli bir konu. Yapay zeka uygulaması, ilerleyen şirketleri başarısız projeleri olanlardan ayıran şeydir. Yapay zeka dönüşümüne yönelik yarışta kazananlar en fazla veriye sahip olmayacak; en hızlı arabayı yapanlar ve bitiş çizgisine nasıl sürüleceğini bilenler onlar olacak.