produkt pro zlepšení AI

Nacházíme se v jedinečné chvíli v datovém sektoru, ve kterém se objevují nové technologie, architektury a nyní i implementace AI, což způsobuje revoluci ve způsobu správy dat, se kterými organizace nakládají.

V tomto odvětví je jedním z rostoucích konceptů data jako produkt – Data jako produkt – přístup, ve kterém se se soubory dat zachází jako s nezávislými produkty, navrženými, vyvinutými a aktualizovanými s ohledem na koncového uživatele.

To je něco, co nejen zjednodušuje proces, ale také přidává hodnotu uvnitř společností a dává nové funkce interním informacím. K dosažení tohoto cíle hraje generativní umělá inteligence jako nástroj zásadní roli. Ve skutečnosti byl nárůst investic do generativní technologie AI za poslední rok velmi významný.

Společnosti po celém světě investovaly miliardy do iniciativ založených na umělé inteligenci a slibovaly obrovské výnosy. Podle studie Goldman Sachs by tyto investice mohly potenciálně zvýšit globální HDP o 7 bilionů dolarů a zvýšit produktivitu o 1,5 %. Aby však mohly být tyto prognózy vytvořeny, musí společnosti přejít od investic ke strategické implementaci.

Demokratizace dat

Jedním z klíčových kroků při využívání výhod generativní umělé inteligence je zajistit, aby zaměstnanci byli vyškoleni v nezbytných dovednostech gramotnosti umělé inteligence. Zmocnění zaměstnanců k přijetí této technologie usnadňuje efektivní vývoj a odpovědné používání. Kromě toho je nezbytné udržovat silnou kvalitu dat a procesy správy. Generativní umělá inteligence přímo závisí na datech, což znamená, že její kvalita je nezbytná pro dosažení konzistentních a spolehlivých odpovědí.

Posun směrem k prohlížení dat jako produktu znamená transformaci toho, jak organizace využívají svá aktiva.

Z hlediska podnikové kultury je pro dosažení plné demokratizace důležité odstranit bariéry, které mohou mít zaměstnanci při přístupu a porozumění datům. Proto je důležité usnadnit přístup k nástrojům a zdrojům, které umožňují všem zaměstnancům používat data bez ohledu na jejich hierarchickou úroveň nebo technické znalosti. Pouze tímto způsobem lze podpořit přijetí dat jako produktu.

Výzva dat jako obchodovatelného aktiva

Jedna z největších výzev při vytváření produktu založeného na datech jakékoli společnosti spočívá v extrahování informací z nestrukturovaných dat, která tvoří důležitou součást informačních rezerv organizace. Podle společnosti Forrester je přibližně 80 % světových dat nestrukturovaných a pocházejí ze složitých a různorodých zdrojů, takže využití těchto dat se stává nezbytností, ale také složitostí. Společnosti potřebují strategie k odemknutí hodnoty skryté v nestrukturovaných datech, aby mohly napájet generativní umělou inteligenci, která přináší kvalitní výsledky.

Je důležité zdůraznit vznik moderních datových architektur, jako je datová struktura a datová síť, které vydláždily cestu k převodu dat na produkt, usnadnily jejich organizaci a správu a zvýšily kvalitu dat, správu a použitelnost. Organizace musí přejít od prohlížení dat jako jednoduchého zdroje k tomu, aby s nimi zacházely jako s cenným aktivem, které lze obchodovat a zpeněžit.

Ve skutečnosti nabývají na významu platformy, které usnadňují poskytování a výměnu ověřených dat. Tyto platformy umožňují organizacím zpeněžit svá datová aktiva mimo interní použití. Nedávné uvedení značek GPT od OpenAI je příkladem tohoto trendu, který nabízí kontextové aplikace AI s modelem sdílení příjmů podobným obchodům s aplikacemi. Jak datové produkty získávají na síle, jejich hodnota roste a vytváří vzájemně výhodné prostředí pro tvůrce dat i spotřebitele.

Posun k nahlížení na data jako na produkt znamená zásadní proměnu toho, jak organizace vnímají a využívají svá informační aktiva. To je důvod, proč mohou společnosti přijetím této změny odemknout nové zdroje hodnoty, podporovat inovace a zůstat konkurenceschopné ve světě, který je stále více podmíněn daty. Jak se umělá inteligence neustále vyvíjí, tento koncept představuje celou řadu nových příležitostí pro organizace, které se chtějí přizpůsobit a inovovat.