Duomenų kokybė – raktas į sėkmingą generatyvios dirbtinio intelekto plėtrą versle

Generatyvus dirbtinis intelektas (DI) sužavėjo daugelį pasaulio industrijų, tačiau būtinas veiksnys kiekvienos DI sistemos sėkmei – kokybiški, patikimi duomenys. Kol DI ir mašininis mokymasis (MM) toliau keičia įmonių veiklą, pagrindiniu sėkmės pagrindu tampa švarūs, sistemingai paruošti bei patikimi duomenys.

DI diegimo – duomenų svarbos – realybė

Įmonės sparčiai integruoja DI technologijas į veiklos procesus ir klientų aptarnavimą. Remiantis „McKinsey“ 2024 m. duomenimis, net 65 % organizacijų reguliariai taiko generatyvų DI, o tai dvigubai daugiau nei prieš metus. Vis dėlto, tikroji skaitmeninė transformacija vyksta tik tada, kai įmonės DI algoritmus integruoja į sprendimų priėmimo sistemas, ką leidžia įgyvendinti tik stiprūs ir kokybiški duomenys.

Daugiau nei paviršinis DI: duomenys kaip strateginis turtas

DI sprendimai, kuriuose nėra prioritetas teikiamas duomenų kokybei, dažnai nuvilia. Siekdamos konkurencinio pranašumo, įmonės turi išnaudoti visus duomenų tipus – struktūruotus, pusiau struktūruotus ar nestruktūruotus – ne tik produkto funkcijoms, bet ir strategiškai įžvalgoms, naujiems konkurenciniams pranašumams kurti. Prastai valdomi duomenys gali lemti algoritminį šališkumą, klaidas, reguliavimo pažeidimus ar kitus nepageidaujamus padarinius, galiausiai susilpnindami DI rezultatų patikimumą. Duomenų vientisumo ignoravimas reiškia nepasiektus optimalios DI ir MM naudos tikslus.

Verslo poreikis švariems, tiksliems duomenims

Duomenys yra bet kurio sėkmingo DI projekto pagrindas. Tačiau, kaip pažymi Qlik, daugiau nei 80 % organizacijų vis dar susiduria su duomenų kokybės iššūkiais, o 77 % didelių korporacijų (su metinėmis pajamomis virš 5 mlrd. JAV dolerių) mano, kad prasti DI duomenys gali sukelti rimtų krizių. Akivaizdus to pavyzdys – 2021 m. „Zillow Offers“ uždarymas, kai netikslūs duomenys ir klaidingi algoritmai sukėlė didelių finansinių nuostolių. Tai aiškiai parodo, kad DI ir MM sistemoms būtini tiksliausi, laiku atnaujinami ir etiškai valdomi duomenys, užtikrinantys veiklos patikimumą bei verslo atsparumą.

DI ir MM sistemoms duomenys leidžia mokytis, prisitaikyti, prognozuoti. Pažangios technologijos, tokios kaip retrieval-augmented generation (RAG), suteikia ryšį su realaus laiko duomenų bazėmis. Visgi, jei šie šaltiniai nepilni ar pasenę, DI išvados tampa mažiau aktualios, o dažnai – net klaidingos. Tai ypač svarbu autonominėse prekybos ar finansų sistemose, kur net mažiausias duomenų netikslumas gali sukelti didelių nuostolių per kelias sekundes.

Patikimo DI pamatai: trys kertinės sritys

Įmonės, norinčios užtikrinti DI sėkmę, turi koncentruotis į tris pagrindinius aspektus:

1. Išsamios duomenų surinkimo sistemos

Efektyvus duomenų surinkimas būtinas sėkmingiems DI projektams. Šiuolaikinės duomenų platformos, apimančios integraciją, transformaciją, kokybės monitoringą, katalogavimą ir stebėseną, leidžia sudaryti patikimus, tikslui pritaikytus duomenų rinkinius. Tai užtikrina, kad DI modeliai mokomi įvairiose situacijose, padidinant jų stabilumą ir sumažinant netikėto elgesio riziką. Visi duomenys – tiek vidiniai, tiek išorės šaltinių – turi būti renkami etiškai ir laikantis privatumo nuostatų.

2. Nuolatinė duomenų kokybės priežiūra

DI ir MM našumas priklauso nuo duomenų, atitinkančių realias veiklos sąlygas bei poreikius. Tačiau net 67 % duomenų profesionalų savo organizacijos duomenų kokybe nėra pilnai tikri. Šį iššūkį galima įveikti nuolat stebint, ar nėra trūkstamų ar pasikartojančių įrašų, lyginant duomenis tarp skirtingų šaltinių bei taikant griežtus validacijos protokolus. Ne mažiau svarbu aptikti ir šalinti įsišaknijusią šališkumą, nes šališki duomenys kelia riziką tiek sąžiningiems DI sprendimams, tiek pasitikėjimui klientų akyse.

3. Pasitikėjimas ir pažangus duomenų valdymas

Atsakingas DI neįmanomas be tvirtų duomenų valdymo sistemų. Net 42 % analitikų teigia, kad jų įmonės nepasiruošusios spręsti su DI susijusių teisinių, privatumo ir saugumo iššūkių, todėl dinamiškos valdymo praktikos tampa neišvengiamos. Augant agentinio DI (agentic AI) taikymui, kai DI sistemoms suteikiama daugiau savarankiškumo, ypatingai svarbus tampa paaiškinamumas. Įdiegus paaiškinamo DI sistemas, organizacijos stiprina vartotojų pasitikėjimą, skaidrumą, atsakomybę bei atitiktį reguliavimui. Galų gale, pasitikėjimas DI sprendimais prasideda nuo pasitikėjimo pamatiniais duomenimis.

Lyginant požiūrius ir poveikį rinkai

Šias sritis prioritetizuojančios įmonės savo DI strategijose pasiekia geresnių rezultatų nei tos, kurios duomenų kokybę palieka nuošalyje. Investicijos į išsamią duomenų infrastruktūrą, griežtus valdymo protokolus ir duomenų kultūrą užtikrina modelių patikimumą bei išskiria organizaciją konkurencingose rinkose.

Sėkmingose DI infrastruktūrose dažnai įdiegtos tokios galimybės kaip realaus laiko duomenų monitoringas, automatinis duomenų valymas, kilmės sekimas ir prieigos valdymas pagal vartotojų vaidmenis. Tokios integruotos sistemos, palyginti su atsitiktine ar fragmentiška duomenų valdymo praktika, pagerina mastelį, laikymąsi teisinių reikalavimų ir lankstumą besikeičiančioje DI reguliavimo aplinkoje.

DI potencialo atskleidimas: atvejų analizės ir strateginiai pranašumai

Aukštos kokybės duomenys atveria pažangių DI ir MM panaudojimo galimybių įvairiose industrijose:

• Medicinoje tikslūs pacientų duomenys leidžia anksčiau aptikti ligas ir suteikti asmeninę gydymo rekomendaciją.
• Finansų sektoriuje patikimi duomenys būtini realaus laiko sukčiavimo prevencijai, algoritminiam prekybai, kredito vertinimui.
• Mažmeninėje prekyboje kokybiški duomenys leidžia taikyti personalizuotas rekomendacijas, optimizuoti tiekimo grandines, prognozuoti prekių paklausą.

Kiekvienu atveju konkurencinis pranašumas kyla iš gebėjimo generuoti vertingas įžvalgas iš valdomų ir prižiūrimų duomenų ekosistemų, o ne tik naudojant DI įrankius.

Pagrindinė mintis: duomenų kokybė – sėkmės temelė DI projektams

DI ir MM negali sėkmingai funkcionuoti be aukšto lygio, atsakingai valdomų duomenų branduolio. Įmonės DI ir duomenų strategijos tampa neatskiriamos. Organizacijos, investuojančios į pažangią duomenų infrastruktūrą, etiškus valdymo modelius ir duomenų kultūrą, užtikrina savo DI projektų sėkmę – pasiekia apčiuopiamą verslo vertę, didesnį klientų pasitikėjimą ir išlaiko lyderystę skaitmeninių inovacijų lenktynėse. Priešinga kryptimi pasukusios įmonės rizikuoja patirti nuostolių, susidurti su reguliavimo ar konkurenciniais sunkumais.

Duomenų kokybės pirmenybė nėra tik techninis reikalavimas – tai strateginis būtinybė, nulemsianti naują DI augimo etapą.