Prieš išplaukdami į savo AI kelionę, visada patikrinkite savo duomenų būseną, nes jei yra vienas dalykas, kuris gali nuskandinti jūsų laivą, tai duomenų kokybė.
„Gartner“ apskaičiavo, kad dėl prastos duomenų kokybės organizacijoms kasmet iššvaistomi ištekliai ir prarandamos galimybės vidutiniškai 12,9 mln. Tai blogos naujienos. Geros naujienos yra tai, kad organizacijos vis labiau supranta savo duomenų kokybės svarbą ir rečiau pateks į šiuos spąstus.
Taip mano Ronnie Shethas, AI strategijos, vykdymo ir valdymo įmonės „SENEN Group“ generalinis direktorius. Bendrovė daugiausia dėmesio skiria duomenų ir AI konsultacijoms, operacijų įgyvendinimui ir raštingumui, o Sheth pažymi, kad ji duomenų ir dirbtinio intelekto erdvėje dirba „nuo tada, kai (ji) buvo įmonės kūdikis“, todėl už požiūrio slypi daugybė realios patirties. Taip pat yra daug sėkmės; Sheth pažymi, kad jos įmonė turi 99,99% klientų pasikartojimo dažnį.
„Jei būčiau labai praktiškas, vienas dalykas, kurį pastebėjau, yra tai, kad įmonės imasi dirbtinio intelekto, dar nepasirengusios“, – sako Shethas. Ji pažymi, kad įmonės turės vykdomąjį nurodymą, reikalaudamos pritaikyti dirbtinį intelektą, tačiau be plano ar plano, kuris jį lydėtų. Rezultatas gali būti įspūdingas vartotojų skaičius, bet be jokio išmatuojamo rezultato, kad būtų galima ką nors padaryti.
Net 2024 m. Shethas matė, kad daugelis organizacijų kovojo, nes jų duomenys „niekur nebuvo ten, kur reikėjo“. „Net arti“, – priduria ji. Dabar pokalbis tapo praktiškesnis ir strategiškesnis. Įmonės tai supranta ir iš pradžių kreipiasi į SENEN grupę, kad gautų pagalbos dėl savo duomenų, o ne norėdamos nedelsiant pritaikyti dirbtinį intelektą.
„Kai tokios įmonės ateina pas mus, pirmasis užsakymas iš tikrųjų yra jų duomenų taisymas“, – sako Shethas. „Kitas užsakymo kursas yra jų AI modelio įgyvendinimas. Jie kuria tvirtą pagrindą bet kokiai AI iniciatyvai, kuri ateina po to.
„Pataisę savo duomenis, jie gali sukurti tiek AI modelių, kiek nori, ir turėti tiek AI sprendimų, kiek nori, ir gauti tikslius rezultatus, nes dabar jie turi tvirtą pagrindą“, – priduria Shethas.
Turėdama plačią ir gilią patirtį, SENEN grupė leidžia organizacijoms taisyti savo kursą. Shethas atkreipia dėmesį į pavyzdį, kai vienas klientas, atėjęs pas juos, norėjo duomenų valdymo iniciatyvos. Galiausiai, prieš įtraukiant valdymą ir pateikiant veiklos modelio planą, reikėjo duomenų strategijos – kodėl ir kaip, rezultatų, ką jie bandė daryti su savo duomenimis. „Jie perėjo nuo neapdorotų duomenų prie aprašomosios analizės, perėjo prie nuspėjamosios analizės, o dabar mes iš tikrųjų kuriame jiems AI strategiją“, – sako Shethas.
Būtent toks požiūris ir praktinių iniciatyvų reikalavimas bus kertinis Shetho diskusijos akmuo šią savaitę Londone vykstančioje AI & Big Data Expo Global parodoje. „Dabar būtų pats metas praktikuoti dirbtinį intelektą, ypač įmonių AI pritaikymą, ir negalvoti apie „žiūrėk, mes diegsime naujoves, atliksime bandomuosius darbus, eksperimentuosime“, – sako Shethas. „Dabar ne laikas tai daryti. Dabar laikas praktikuoti, kad dirbtinis intelektas būtų vertinamas. Tai metai, kai reikia tai padaryti įmonėje.”
Žiūrėkite visą vaizdo pokalbį su Ronnie Sheth žemiau:
