«Ваши ученые были настолько заняты, не могли ли они перестать думать, должны ли они. Хотя эта знаменитая линия из Парка Юрского периода является движущейся памятью об опасностях неконтролируемых амбиций, она также может быть применена к сегодняшнему развитию и фрагментированному ландшафту ИИ.
Основная доступность искусственного интеллекта имеет ужесточенные проблемы с Shadow IT, поскольку сотрудники все чаще используют управление правительством для мощных инструментов AI самообслуживания. В этой среде многие компании сталкиваются с управлением элементом управления, если не управляемые системы ИИ, критические бизнес -решения принимаются на основе фрагментированных, а не обработанных данных.
Как и амбициозный Джон Хаммонд, но из -за неспособности потерпеть неудачу, некоторые организации теперь создают что -то мощное, не понимая рисков полностью или не имея правильных мер загрязнения.
Это бизнес-причина, чтобы найти способы обеспечения того, чтобы доверие к данным с поддержкой AI, совместимое и беспрепятственно подключено. Здесь мы рассмотрим непреднамеренные последствия контролируемых ИИ теней и почему компаниям нужен структурированный подход для управления данными, чтобы избежать дорогостоящих ошибок.
Содержание
Восстание тени, оперативной
Тень это не новый вызов, но ИИ поднимает его на новый уровень. С таким большим количеством генеративных инструментов, которые теперь легко доступны, сотрудники могут решать проблемы, генерировать контент или давать рекомендации на скорости. Это часто происходит без технической экспертизы или одобрения.
Эта скорость — и благословение, и риск. В своем энтузиазме быстро экспериментировать и быстро двигаться, команды часто привлекают данные из разных источников, в результате чего контроль корпоративных уровней в пользу более быстрых изолированных сделок по исправлению. Со временем накапливаются эти краткосрочные решения, и организации имеют лоскутное одеяло систем, моделей и знаний, которые не говорят на одном языке.
Риск заключается не только в том, что команды дублируют усилия или неправильно интерпретируют данные. Бизнес -критические решения, которые влияют на клиентов, цепочки поставок, разработку продукта и стратегическое направление, все чаще принимаются на неподтвержденную, опытную информацию. Если системы ИИ, которые работают на неисправных основаниях данных, дайте рекомендации, которые влияют на стратегии роста, умножает потенциал для искажений или ошибок в геометрической прогрессии.
Объединить и доверять своим данным
Противоядие против этого растущего риска заключается не в том, чтобы захватить эксперименты. Он должен создать правильную основу данных, которая поддерживает инновации и в то же время поддерживает контекст и целостность.
Это означает, что сотрудники предоставляют доступ к высококачественным, AI-поддержным данным от всей компании. Важно создать гармонизированный слой, который связывает все бизнес -приложения с областями бизнеса и гарантирует, что все, от разработчиков до принятия решений, зависят от одного источника истины.
Этот фонд сохраняет контекст нетронутым, так что вся компания может видеть, где, как и почему данные были созданы, создавали решения доверия и влияют на решения. Если данные равномерны, это также поддерживает нормативные требования и рассматривает бизнес Agile для будущих требований соответствия.
Затраты на новые данные и двойные расходы
Это также дает значительное преимущество затрат. Если рост является единодушной бизнес -целью, компании не могут позволить себе потратить кровотечение на неэффективную ИТ -ландшафт.
Предполагается, что организации сегодня тратят до 50% своих ИТ -бюджетов на данные и анализ, в результате чего значительная часть этого предприняла попытки гармонизировать неконцентрированные источники данных. Несмотря на эти усилия, многим компаниям по -прежнему не хватает непрерывного, равномерного уровня данных, который объединяет эти источники последовательным, пригодным для использования способом.
Это не только неэффективно, это также упущенная возможность. В эпоху ИИ сила данных состоит не только в том, сколько они имеют, но и в том, насколько хорошо это. Без общей основы модели искусственного интеллекта рискуют неверными выводами или обучаются в соответствии с устаревшей информацией.
Это, в свою очередь, приводит к дополнительному домашнему давлению. Компании должны уверенно масштабировать ИИ по функциям и знать, что знания точно, безопасны и соответствуют.
От необработанных данных до результатов бизнеса
Чтобы переключиться с необработанных данных на реальные результаты бизнеса, компаниям нужна не только инфраструктура. Вам нужен стратегический подход к данным и анализам, который поддерживает принятие решений на каждом уровне.
Это означает объединение новых технологий с существующими бизнес -процессами для создания обогащенных, курируемых продуктов данных, которые предлагают значимую ценность. Это означает, что они оснащены пользователями расширенным анализом, инструментами сравнительного анализа и приложениями для AI Drive, которые могут интерпретировать и рекомендовать данные.
Этот стратегический подход помогает ограничить распространение тени путем поиска не одобренных инструментов или ссылок. Организуя инициативы данных в рамках установленных управления и культурных ценностей, компании могут обеспечить согласованность, соблюдение и доверие к используемым данным. В то же время это создает пространство для инноваций и ловкости и позволяет командам быстро и безопасно перемещаться в точно определенной структуре.
Если все сделано правильно, преимущества ясны: более интеллектуальные решения, более быстрые ответы и лучшие результаты по всем направлениям.
Создать культуру уверенности ИИ
В конечном счете, вопрос, который должны задать компании, заключается не в том, готовы ли они использовать ИИ, а хотят ли они сделать это ответственно и надежно.
Готовность начинается с сильной основы данных, чтобы гарантировать, что информация является правильной, доступной и скважинной стоимостью. Это означает, что команды с инструментами и инструкциями внедряют внедрение внедрения и создать культуру, в которой эксперименты продвигаются с помощью правильных инструментов.
Урок из парка Юрского периода был не в том, что инновации опасны. Именно это новшество без структуры, без ограждений и без учета общей картины, могут быстро выйти из -под контроля.
Мы перечисляем лучший инструмент визуализации данных и это Лучшая платформа бизнес -разведкиПолем
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
