Niedojrzałość danych: blokada na drodze do zaawansowanej sztucznej inteligencji

Zdjęcie dodane przez Pavel Danilyuk:

Każda ankieta dotycząca generatywnej sztucznej inteligencji, wypełniana przez osoby z branży technologicznej, wskazuje na jeden nieunikniony wniosek: niedojrzałość danych przeszkadza w pełnym wykorzystania potencjału GenAI. Temat analizuje Lori MacVittie, Distinguished Engineer w F5.

Kiedy F5 w raporcie 2024 State of Application Strategy zapytało o wyzwania związane z przyjęciem sztucznej inteligencji, główną odpowiedzią 56% respondentów była „niedojrzałość danych”.

Szybki rekonesans potwierdza, że jest to poważna przeszkoda na drodze do przyjęcia AI.

Czym jest niedojrzałość danych?

Niedojrzałość danych, w kontekście sztucznej inteligencji, odnosi się do słabo rozwiniętych lub nieodpowiednich praktyk organizacji w zakresie danych, które ograniczają jej zdolność do skutecznego wykorzystywania AI. Obejmuje ona kwestie związane z jakością danych, dostępnością, zarządzaniem i infrastrukturą, takie jak:

• Niska jakość: Niespójne, niekompletne lub nieaktualne dane prowadzą do niewiarygodnych wyników AI.
• Ograniczona dostępność: Silosy danych w różnych działach firmy czy organizacji utrudniają dostęp i kompleksową analizę, ograniczając wgląd w dane.
• Słabe zarządzanie: Brak zasad dotyczących własności, zgodności i bezpieczeństwa danych wprowadza ryzyko i ogranicza wykorzystanie sztucznej inteligencji.
• Nieodpowiednia infrastruktura: Niewystarczające narzędzia i infrastruktura utrudniają przetwarzanie danych i szkolenie modeli AI na dużą skalę.
• Niejasna strategia dotycząca danych: Brak jasnej strategii skutkuje nieskoordynowanymi inicjatywami i ograniczonym skupieniem się na wartościowych danych dla AI.

Niedojrzałość danych uniemożliwia organizacjom wykorzystanie pełnego potencjału sztucznej inteligencji, ponieważ wysokiej jakości, dobrze zarządzane i dostępne dane mają fundamentalne znaczenie dla rozwoju niezawodnych i skutecznych systemów AI. Organizacje, które chcą przezwyciężyć tę niedojrzałość, często zaczynają od budowania ich strategii, wdrażania zasad zarządzania danymi, inwestowania w infrastrukturę i zwiększania umiejętności korzystania z danych w zespołach.

Wpływ na wdrażanie sztucznej inteligencji

Krótko mówiąc, niedojrzałość danych hamuje wdrażanie sztucznej inteligencji. Adopcja spowalnia, ponieważ organizacje w większości wybrały już najbardziej dostępne narzędzia (chatboty, asystenci, copiloty) i napotykają na problemy związane z niedojrzałością danych, gdy próbują przejść do bardziej wartościowych przypadków użycia, takich jak automatyzacja przepływu pracy. Organizacje, które nie traktują priorytetowo tego zagadnienia, będą miały trudności z odblokowaniem bardziej zaawansowanych możliwości AI.

Niedojrzałość danych prowadzi do braku zaufania do analizy i przewidywalności wykonania. Utrudnia to wszelkie plany wykorzystania sztucznej inteligencji w bardziej autonomiczny sposób – czy to do automatyzacji procesów biznesowych, czy zastosowań operacyjnych. Badanie przeprowadzone w 2023 r. przez MIT Sloan Management Review podkreśla, że organizacje z dojrzałymi zasadami zarządzania danymi mają o 60% większe szanse na odniesienie sukcesu w automatyzacji przepływu pracy niż te z niedojrzałymi praktykami w tym  zakresie. Problem ten ogranicza dokładność predykcyjną i niezawodność AI, kluczowe dla autonomicznych funkcji, w których decyzje są podejmowane bez interwencji człowieka.

Organizacje muszą uporządkować swoje zasoby danych, zanim będą w stanie naprawdę wykorzystać potencjał AI do optymalizacji przepływów pracy i zwolnienia cennego czasu dla ludzi, aby mogli skupić się na strategii i projektowaniu, czyli zadaniach, do których większość sztucznej inteligencji nie jest jeszcze dobrze przygotowana.

Przezwyciężenie niedojrzałości danych

Rozwiązanie tego wyzwania ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia zaawansowanych możliwości sztucznej inteligencji.

Kluczowe kroki obejmują:

1. Opracowanie jasnej strategii dotyczącej danych

Dostosowanie standardów gromadzenia, zarządzania i jakości danych do celów organizacyjnych, aby zapewnić, że będą one skutecznie wspierać projekty AI.

2. Wdrożenie solidnego zarządzania danymi

Ustanowienie zasad dotyczących własności danych, zgodności, bezpieczeństwa i prywatności w celu poprawy ich jakości i budowania zaufania do spostrzeżeń AI.

3. Inwestycja w skalowalną infrastrukturę danych

Zastosowanie nowoczesnej infrastruktury, takiej jak przechowywanie danych w chmurze i potoku danych[1], aby wspierać wydajne przekształcanie i skalowalne szkolenie AI.

4. Ulepszenie standardów jakości danych

Ustanowienie standardów dokładności, spójności i kompletności danych oraz ich regularne monitorowanie i czyszczenie.

5. Promowanie umiejętności korzystania z danych i współpracy

Wspieranie kultury znajomości danych i pracy zespołowej między danymi a jednostkami biznesowymi w celu poprawy ich dostępności i wpływu.

Przyjmując te praktyki, organizacje mogą stworzyć solidne podstawy danych dla sztucznej inteligencji, co prowadzi do optymalizacji przepływów pracy, zmniejszenia ryzyka i większej ilości czasu na zadania strategiczne.

Dojrzałość to nie tylko konieczność techniczna, to strategiczna przewaga, która umożliwia organizacjom uwolnienie pełnego potencjału AI. Przezwyciężając niedojrzałość, organizacje mogą przejść od podstawowych aplikacji AI do tych bardziej transformacyjnych, opartych na wartości przypadkach użycia, ostatecznie pozycjonując się na długoterminowy sukces w przyszłości opartej na sztucznej inteligencji.

[1] Potok danych (data pipeline) to zautomatyzowany proces przesyłania, przetwarzania i przekształcania danych między różnymi systemami, narzędziami lub bazami danych.