Най-скъпото недоразумение на стратегията за изкуствен интелект: Защо архивите не дават отговори за бъдещето

Заблудата на функциите за търсене: Защо търсенето на документи все още не представлява интелигентен изкуствен интелект

Много компании в момента инвестират сериозно в изкуствен интелект, интуитивно разчитайки на това, което изглежда като най-добрия и най-чист ресурс: собственото си хранилище за данни. Но именно тук се крие най-скъпото неразбиране на съвременните дигитални стратегии. Система, усъвършенствана в продължение на години, за да картографира миналото в спретнати електронни таблици, неизбежно се проваля, когато се сблъска с динамичните, неструктурирани изисквания на реалните решения, свързани с изкуствения интелект. Имейли, нюанси в договорите, спонтанни записи в CRM и разгорещени дискусии в протоколите от срещи - истинският контекст на една компания съществува далеч отвъд твърдите редове и колони. Всеки, който се опитва да захранва ориентиран към бъдещето изкуствен интелект, проектиран да работи тук и сега, с драстично намалените архиви от миналото, не само рискува бюджета си, но и лишава технологията от истинската ѝ добавена стойност. Научете защо най-чистият източник на данни за изкуствен интелект често е грешен, защо функцията за търсене далеч не е равносилна на разбиране на текст и как истинският контекстуален слой може да спаси вашата стратегия за изкуствен интелект.

Повече информация тук:

• Unframe: Стратегия и трансформация – Защо вашето хранилище за данни не е в състояние да захранва корпоративния изкуствен интелект

Най-скъпото неразбиране на стратегията за изкуствен интелект: Защо компаниите дават на най-чистия си източник на данни грешна задача

Малко компании биха се доверили на архив, за да им предостави спонтанна диагноза. И все пак, много организации изискват точно това от своите хранилища за данни веднага щом се спомене терминът „изкуствен интелект“. Предположението е, че система, която надеждно е предоставяла ключови показатели за ефективност в продължение на години, автоматично ще бъде способна да осигури смисъл. Това предположение, а не самата технология или липсата на бюджет, е основната причина за повечето неуспешни инициативи, свързани с изкуствен интелект.

Хранилището за данни е по същество архив от завършени процеси. То надеждно отговаря на въпроси за това какво се е случило в миналото, при условие че всички предварително са се споразумели за общо определение. Именно тази характеристика го прави най-важната основа за финансови отчети, контролинг и анализ на тенденции. Но изкуствен интелект, който е предназначен да подпомага вземането на решения тук и сега, се нуждае от нещо различно от чисто, неподредено минало. Той се нуждае от жив контекст, а контекстът не е категория, която архивът някога е успял да представи адекватно.

Тихото решение, взето преди години

Когато компаниите за първи път изградиха своите хранилища за данни, те взеха едно почти незабелязано, но важно решение още в началото: да определят коя информация е достатъчно важна, за да се съхранява постоянно в електронна таблица и коя не. Това решение беше разумно по онова време. Пространството за съхранение беше скъпо, изчислителната мощност беше ограничена и никой не си представяше системи, които един ден ще правят свои собствени заключения.

Резултатът от това решение е набор от данни, който е подреден, проверим и последователен, но също така радикално редуциран. Всеки, който се опитва да въведе този редуциран набор от данни в система с изкуствен интелект, предназначена да разбира сложни бизнес взаимоотношения, по същество иска резюме да замени пълен роман. Резюмето не е погрешно; то просто не е предназначено да предаде нюансите, подтекстовете или противоречията, които постоянно възникват в реалните бизнес решения.

Две напълно различни системи за отчитане на работното време в рамките на една и съща компания

Всяка организация работи с два паралелни графика, които рядко се посочват изрично. Единият график принадлежи на склада и работи в цикли на товарене, често ежедневно, понякога почасово, но никога наистина мигновено. Другият график принадлежи на ежедневните операции, където разговор с клиент, оплакване или договаряне на цена се случва в реално време и има незабавни последици.

Изкуствен интелект, проектиран да подпомага екипите по продажбите, поддръжката или покупките в момента на вземане на решение, трябва да работи във втората времева скала, а не в първата. Той трябва да следи откъде всъщност произхожда информацията: в CRM, системата за билети и имейл кореспонденцията – не в електронна таблица, която добавя тези събития само в обработен вид часове или дни по-късно. Пренебрегването на това разграничение води до изкуствен интелект, който винаги реагира с една стъпка по-късно, дори ако всеки един отговор е фактически правилен.

Тук ще научите как вашата компания може да внедри персонализирани решения с изкуствен интелект бързо, сигурно и без високи бариери за навлизане.

Управляваната AI платформа е вашето цялостно и безпроблемно решение за изкуствен интелект. Вместо да се занимавате със сложни технологии, скъпа инфраструктура и продължителни процеси на разработка, вие получавате готово решение, съобразено с вашите нужди, от специализиран партньор – често само в рамките на няколко дни.

Ключовите предимства накратко:

⚡ Бързо внедряване: От идея до готово за употреба приложение за дни, а не за месеци. Ние предлагаме практични решения, които създават незабавна добавена стойност.

🔒 Максимална сигурност на данните: Вашите чувствителни данни остават при вас. Гарантираме сигурна и съвместима обработка без споделяне на данни с трети страни.

💸 Без финансов риск: Плащате само за резултати. Високите първоначални инвестиции в хардуер, софтуер или персонал са напълно елиминирани.

🎯 Фокусирайте се върху основния си бизнес: Концентрирайте се върху това, което правите най-добре. Ние се грижим за цялостното техническо внедряване, експлоатация и поддръжка на вашето AI решение.

📈 Готов за бъдещето и мащабируем: Вашият изкуствен интелект расте с вас. Ние гарантираме непрекъсната оптимизация и мащабируемост и гъвкаво адаптираме моделите към новите изисквания.

Повече информация тук:

• Управлявана платформа с изкуствен интелект

Планината от данни, която рядко се обсъжда на срещи

В повечето стратегически документи за изкуствен интелект липсва една цифра, въпреки че тя би трябвало да е решаващият фактор в целия дебат. По-голямата част от информацията в типична организация не се съхранява в таблици, а по-скоро в документи, съобщения, лог файлове, записи и файлове, които никога не са били обработвани съгласно никаква схема. Следователно, хранилището за данни покрива само малка, макар и изключително добре организирана, част от реалната корпоративна реалност.

За традиционните отчети за ключови показатели за ефективност (KPI) този откъс беше напълно достатъчен. Никой не се нуждае от пълния текст на договора, за да начертае крива на приходите. Но за изкуствен интелект, натоварен със задачата да оценява рисковете, да идентифицира корелации или да прави препоръки, именно тази липсваща част често е най-важната. Действителната обосновка за дадено решение, спорът преди споразумение, изключението от правилото – всичко това почти никога не се съдържа в една колона, а по-скоро в текст, който никога не е бил структуриран.

Какво редовно изчезва по време на почистване на данни

Всеки път, когато суровите данни се форматират в подреден табличен формат, изчезват три неща, които са очевидни за хората, но са от решаващо значение за машините. Следата за това кой е генерирал информацията и при какви обстоятелства изчезва. Историята за това как две точки от данни всъщност са свързани, а не само че са свързани, изчезва. И обосновката защо дадено решение е взето по един, а не по друг начин, изчезва.

За система, която се занимава единствено с отчитане, тази загуба никога не е била проблем, защото никой не е изисквал от хранилището за данни да предоставя обосновки. За изкуствен интелект, който би трябвало да прави независими преценки, обаче, тази загуба е основният проблем. Машина, натоварена със задачата да оценява лоялността на клиентите, се нуждае не само от информацията, че договорът изтича, но и от това какви опасения са били повдигнати предварително, кой ги е повдигнал и дали подобни опасения са довели до анулиране на договори преди това. Никое хранилище за данни не предоставя тази връзка, защото тя отдавна е била пожертвана по време на почистването на данните.

Функцията за търсене не е форма на разбиране

Много компании вярват, че са решили проблема, просто като са добавили функция за търсене към документите си. Те имат модел, който сканира текстови пасажи, които са релевантни за въпроса, и представя резултата като интелигентен отговор. Това решение изглежда убедително, но в много случаи е просто по-добро пълнотекстово търсене с по-лесен за потребителя интерфейс.

Ключовата разлика се състои във факта, че една проста функция за търсене разпознава сходство, но не и валидност. Тя намира пасажи, които съответстват на заявката, но не знае кои от тях са все още актуални, кои отдавна са заменени от по-нова версия и кой изобщо е оторизиран да вижда тази информация. Резултатът са отговори, които звучат правдоподобно, но в най-лошия случай се основават на отхвърлен проект, вместо на действително валидния договор. Истинското контекстно-осъзнато решение трябва да може само да прави това разграничение; една проста функция за търсене е фундаментално неспособна да го направи.

Скъпият рефлекс да искаш да построиш всичко сам

Веднага щом една компания осъзнае, че ѝ липсва истински контекстуален слой, почти рефлекторното желание е да разработи този слой изцяло вътрешно. Този рефлекс е разбираем, защото осигурява усещане за контрол, но в повечето случаи води до разходи, многократно по-високи от тези, направени при използването на съществуващи, зрели технологии. След това компаниите инвестират месеци в инфраструктура, която не впечатлява нито един клиент и не предлага стратегическо предимство.

По-разумен подход е да погледнете на собствената си архитектура от различна гледна точка. Архивът остава надеждното хранилище за изяснената, пълна версия на истината. В идеалния случай, върху него се поставя допълнителен слой, който да адресира точно къде се вземат решенията: в работещите системи, в документите, в комуникацията. Този слой не замества архива, а по-скоро го допълва, като предоставя точно това, което един архив, по своята същност, не може да предложи.

Истинският въпрос за следващата стратегическа среща

Повечето дискусии относно готовността на ИИ се въртят около грешния въпрос. Те питат как съществуващите данни могат да бъдат използвани по-добре, вместо да се питат колко от решенията, които ИИ би трябвало да поддържа в бъдеще, всъщност се основават на информация, която някога е попаднала в електронна таблица. Всеки, който отговори честно на този въпрос, често ще открие, че голяма част от съответните данни за вземане на решения никога не са били структурирани и вероятно никога няма да бъдат.

Това не е причина за оставка, а по-скоро напомняне за истинското предизвикателство. Успехът на една инициатива, свързана с изкуствен интелект, не се определя от количеството данни в хранилището, а от способността да се улови контекстът, където той действително възниква. Тези, които закрепят това разграничение в стратегията си, не само си спестяват ненужни разходи, но и разочароващото преживяване от изграждането на технически впечатляваща система, която не отговаря на реалностите на техния бизнес.

С удоволствие бих служел като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен на wolfenstein∂xpert.digital или

Просто ми се обадете на +49 7348 4088 965 .

LinkedIn