Firmalar AI uygulamak için yarıştıkça, birçoğu proje başarısının direkt verilerinin kalitesine bağlı bulunduğunu buluyor. Bu bağımlılık, birçok iddialı girişimin durmasına niçin oluyor, asla deneysel kavram kanıtı aşamasının ötesine geçmiyor.
Peki, bu deneyleri gerçek gelir jeneratörlerine dönüştürmenin sırrı nedir? AI News, Hollanda, Belçika ve Lüksemburg’un Bölge Lideri Data Cloud Giant’da Martin Frederik’i elde etti Kar tanesiöğrenmek için.
“Veri stratejisi olmadan AI stratejisi yok,” diyor Frederik basitçe. “AI uygulamaları, temsilcileri ve modelleri yalnızca inşa ettikleri veriler kadar etkilidir ve birleşik, iyi yönetilen veri altyapısı olmadan, en gelişmiş modeller bile yetersiz kalabilir.”
İçindekiler
Veri standardını iyileştirmek, AI projesi başarısının anahtarıdır
Birçok kurum için tanıdık bir öykü: ümit verici bir kavram kanıtı ekibi etkiliyor, sadece asla şirkete para kazandıran bir araca dönüşmez. Frederik’e bakılırsa, bu çoğu zaman liderlerin teknolojiyi nihai hedef olarak ele almasıdır.
Frederik, “AI hedef değil – iş hedeflerinize ulaşmanın aracı” diyor.
Projeler sıkıştığında, çoğu zaman birkaç yaygın suçlulara bağlıdır: proje hakkaten işin gerekseme duyduğu şeyle uyumlu değildir, takımlar birbirleriyle konuşmaz yada veriler bir karmaşadır. AI projelerinin% 80’inin üretime ulaşmadığını gösteren istatistiklerle cesaretini kırmak kolaydır, sadece Frederik değişik bir perspektif sunar. Bu ne olursa olsun bir başarısızlık değil, “olgunlaşma sürecinin bir parçası”.
Vakfı doğru yapanlar için getiri oldukça gerçek. Yakın tarihindeki bir kar tanesi çalışmak şirketlerin% 92’sinin aslına bakarsanız AI yatırımlarından bir getiri gördüğünü buldu. Aslına bakarsak, harcanan her 1 £ için maliyet tasarrufu ve yeni gelirde 1,41 £ geri alıyorlar. Frederik’in tekrarladığı anahtar, en başından beri verileriniz için “güvenli, yönetilmiş ve merkezi bir platforma” haiz.
Bu yalnız teknoloji ile ilgili değil, insanlarla ilgili
En iyi teknolojiyle bile, şirket kültürü buna hazır değilse bir AI stratejisi düz olabilir. En büyük zorluklardan biri, verileri yalnız birkaç veri bilimcisi değil, ona gerekseme duyan her insanın eline almaktır. AI’nın ölçekli çalışmasını sağlamak için “insanlarınız, süreçleriniz ve teknolojiniz” de kuvvetli temeller oluşturmalısınız.
Bu, departmanlar arasındaki duvarları yıkmak ve kaliteli veri ve AI araçlarını hepimiz için erişilebilir hale getirmek anlamına gelir.
Frederik, “Doğru yönetişimle AI, sessiz bir araçtan ziyade ortak bir kaynak haline geliyor” diye açıklıyor. Hepimiz tek bir hakikat kaynağından çalıştığında, takımlar kimin sayılarının doğru olduğu mevzusunda tartışmayı bırakabilir ve daha süratli ve daha akıllı kararları bir araya getirmeye başlayabilir.
Bir sonraki sıçrama: AI Bu nedenler kendisi
Şu anda gördüğümüz gerçek atılım, yapı kalitesinden bağımsız olarak her türlü veriyi anlayabilen ve akıl yürütebilen AI ajanlarının ortaya çıkmasıdır; Bir elektronik tablodaki muntazam satırlardan ve sütunlardan belgeler, videolar ve e -postalardaki yapılandırılmamış bilgilere kadar. Bu yapılandırılmamış verilerin tipik bir firmanın verilerinin% 80-90’ını oluşturduğu düşünüldüğünde, bu ileriye doğru büyük bir adımdır.
Yeni araçlar, teknik beceri seviyeleri ne olursa olsun, yalnız düz İngilizce’de karmaşık sorular sormasını ve direkt verilerden yanıt almasını sağlıyor.
Frederik, bunun “hedefe yönelik özerklik” söylediği şeye doğru bir hareket bulunduğunu açıklıyor. Şimdiye kadar, AI devamlı yönlendirmeniz ihtiyaç duyulan yararlı bir asistan oldu. “Bir sual soruyorsun, bir yanıt alıyorsun; kod istiyorsun, bir snippet alıyorsunuz” diyor.
Yeni nesil AI değişik. Bir acenteye karmaşık bir hedef verebilirsiniz ve yazma kodundan öteki uygulamalardan data çekmeye, tam bir yanıt sunmak için lüzumlu adımları kendi başına bulacaktır. Bu, “bunaltan veri temizliği” ve “tekrarlayan model ayarlama” şeklinde bir veri bilimcisinin işinin en oldukça süre alıcı kısımlarını otomatikleştirecektir.
Netice? Hakkaten mühim olana odaklanmak için en parlak zihinlerinizi özgür bırakır. Bu, insanlarınızı “uygulayıcıdan stratejiste” yükseltir ve iş için gerçek kıymet yaratmalarını sağlar. Bu yalnız iyi bir şey olabilir.
Snowflake, bu senenin mühim bir sponsorudur AI & Big Data Expo Europe ve etkinlik esnasında derin görüşlerini paylaşan bir takım konuşmacıya haiz olacaklar. Enterprise AI’yi kolay, verimli ve güvenilir hale getirme mevzusunda şirketten daha fazlasını duymak için 50 numaralı standda Snowflake’in standında salın.
Ek olarak bakınız: Kamu Itimat Açığı AI büyümesi için büyük bir engeldir
Sanayi liderlerinden suni zeka ve büyük veriler hakkında daha çok data edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak AI ve Big Data Fuarı Amsterdam, California ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik bir parçası Techex ve öteki önde gelen teknoloji etkinlikleriyle beraber bulunuyor, tıklayın Burada Daha çok data için.
AI haberleri tarafınca desteklenmektedir Techforge Medya. Yaklaşan öteki kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.
