Σύμφωνα με έρευνα της Gartner, το 63% των οργανισμών είτε δεν διαθέτουν είτε δεν είναι σίγουροι ότι έχουν κατάλληλες πρακτικές διαχείρισης δεδομένων για την υποστήριξη της AI. Αυτή η έλλειψη σωστά διαμορφωμένων δεδομένων θέτει σε κίνδυνο την επιτυχία των AI έργων, με την Gartner να προβλέπει ότι έως το 2026 το 60% των AI έργων θα εγκαταλειφθούν λόγω ανεπαρκούς προετοιμασίας δεδομένων. Για επιτυχή ενσωμάτωση της ΑΙ, οι οργανισμοί πρέπει να εξελίξουν τις υπάρχουσες πρακτικές διαχείρισης δεδομένων, προσθέτοντας σταδιακά καινοτομίες όπως vector data stores, chunking, embedding και retrieval-augmented generation. Είναι σημαντικό να αντιμετωπιστεί η προετοιμασία δεδομένων για AI ως διαρκής διαδικασία, η οποία περιλαμβάνει τη βελτίωση της διαχείρισης μεταδεδομένων, την παρακολούθηση των δεδομένων και τη διακυβέρνηση AI και analytics. Παραδοσιακές προσεγγίσεις διαχείρισης δεδομένων είναι συχνά πολύ αργές και δομημένες, με αποτέλεσμα να δυσκολεύουν την εφαρμογή της AI.
Διασφάλιση των AI-ready δεδομένων
Οι ηγέτες του IT και των δεδομένων πρέπει να ακολουθήσουν συγκεκριμένα βήματα για να διασφαλίσουν την ετοιμότητα των δεδομένων για AI. Πρώτον, πρέπει να καθορίσουν τι σημαίνει AI-ready δεδομένα, διασφαλίζοντας ότι είναι αντιπροσωπευτικά των περιπτώσεων χρήσης. Δεύτερον, η διακυβέρνηση δεδομένων είναι κρίσιμη για αποφυγή νομικών και ηθικών κινδύνων, απαιτώντας στενή συνεργασία μεταξύ των υπευθύνων δεδομένων, νομικών και επιχειρηματικών ηγετών. Η εξέλιξη της διαχείρισης μεταδεδομένων από παθητική σε ενεργή είναι επίσης απαραίτητη για αυτοματοποίηση και συνεχή βελτίωση των συστημάτων δεδομένων. Επιπλέον, οι οργανισμοί πρέπει να προετοιμάσουν αξιόπιστες ροές δεδομένων, τόσο για την εκπαίδευση AI μοντέλων όσο και για τις παραγωγικές τους εφαρμογές.
Η συνεχής παρακολούθηση και προσαρμογή των δεδομένων είναι αναγκαία, ώστε τα συστήματα να παραμένουν λειτουργικά και αποδοτικά. Τέλος, η διακυβέρνηση των AI-ready δεδομένων απαιτεί μια διαλειτουργική στρατηγική. Οι CIOs και οι CDAOs μπορούν να εφαρμόσουν μια προσέγγιση “Enterprise Governance of AI”, που συνδυάζει διαφορετικούς τομείς διακυβέρνησης για υπεύθυνες AI αποφάσεις.
Οι οργανισμοί που δεν έχουν αναπτύξει πρακτικές διαχείρισης μεταδεδομένων θα αντιμετωπίσουν προκλήσεις στην ετοιμότητα δεδομένων για AI.