A mesterséges intelligencia stratégiájának legdrágább félreértése: Miért nem adnak válaszokat a jövőre nézve az archívumok?

A keresési funkciók tévedése: Miért nem minősül még intelligens mesterséges intelligenciának a dokumentumok keresése?

Sok vállalat jelenleg jelentős összegeket fektet be a mesterséges intelligenciába, intuitív módon arra támaszkodva, ami a legjobb és legtisztább erőforrásnak tűnik: a saját adattárházára. De pontosan itt rejlik a modern digitális stratégiák legköltségesebb félreértése. Egy évek alatt tökéletesített rendszer, amely a múltat ​​rendezett táblázatokban feltérképezi, elkerülhetetlenül kudarcot vall, amikor a valódi MI-döntések dinamikus, strukturálatlan követelményeivel szembesül. E-mailek, szerződéses árnyalatok, spontán CRM-bejegyzések és heves viták a jegyzőkönyvekben – egy vállalat valódi kontextusa messze túlmutat a merev sorokon és oszlopokon. Aki megpróbál egy jövőorientált, a jelenben való működésre tervezett MI-t a múlt drasztikusan csökkent archívumával ellátni, nemcsak a költségvetését kockáztatja, hanem megfosztja a technológiát valódi hozzáadott értékétől is. Tudja meg, miért a MI számára gyakran a legtisztább adatforrás a rossz, miért nem egyenértékű a keresési funkció a szöveg megértésével, és hogyan mentheti meg egy valódi kontextuális réteg a MI-stratégiáját.

További információ itt:

• Unframe: Stratégia és átalakulás – Miért nem képes az adattárház működtetni a vállalati mesterséges intelligenciát?

A mesterséges intelligencia stratégiájának legdrágább félreértése: Miért adják a vállalatok a legtisztább adatforrásuknak a rossz feladatot?

Kevés vállalat bízna abban, hogy egy archívum spontán módon diagnózist ad. Mégis sok szervezet pontosan ezt követeli meg az adattárházától, amint a mesterséges intelligencia kifejezés szóba kerül. A feltételezés az, hogy egy olyan rendszer, amely évek óta megbízhatóan szolgáltatja a kulcsfontosságú teljesítménymutatókat, automatikusan képes jelentést adni. Ez a feltételezés, nem pedig maga a technológia vagy a költségvetés hiánya, a legtöbb kudarcot vallott MI-kezdeményezés kiváltó oka.

Az adattárház lényegében a befejezett folyamatok archívuma. Megbízhatóan válaszol a múltban történtekkel kapcsolatos kérdésekre, feltéve, hogy mindenki előzetesen megállapodott egy közös definícióban. Ez a tulajdonság teszi a pénzügyi jelentések, a kontrolling és a trendelemzések legfontosabb alapjává. De egy olyan mesterséges intelligenciának, amelynek célja a jelenben történő döntéshozatal támogatása, másra van szüksége, mint egy tiszta, zsúfolt múltra. Élő kontextusra van szüksége, és a kontextus nem olyan kategória, amelyet egy archívum valaha is képes lett volna megfelelően reprezentálni.

A csendes döntés, amit évekkel ezelőtt hoztak meg

Amikor a vállalatok először építették fel adattárházaikat, egy szinte észrevétlen, de következményes döntést hoztak a kezdetektől fogva: meghatározták, hogy mely információk elég fontosak ahhoz, hogy véglegesen táblázatban tárolják őket, és melyek nem. Ez a döntés akkoriban ésszerű volt. A tárhely drága volt, a számítási teljesítmény korlátozott, és senki sem képzelt el olyan rendszereket, amelyek egy napon levonják a saját következtetéseiket.

Ennek a döntésnek az eredménye egy rendezett, ellenőrizhető és konzisztens, ugyanakkor radikálisan redukált adathalmaz. Aki megpróbálja ezt a redukált adathalmazt betáplálni egy összetett üzleti kapcsolatok megértésére tervezett mesterséges intelligencia rendszerbe, lényegében egy összefoglalót kér egy teljes regény helyett. Az összefoglaló nem rossz; egyszerűen nem arra szolgál, hogy közvetítse azokat az árnyalatokat, felhangokat vagy ellentmondásokat, amelyek a valós üzleti döntésekben folyamatosan felmerülnek.

Két teljesen különböző időnyilvántartó rendszer ugyanazon a cégen belül

Minden szervezet két párhuzamos idővonallal működik, amelyeket ritkán neveznek meg explicit módon. Az egyik idővonal a raktárhoz tartozik, és rakodási ciklusokban működik, gyakran naponta, néha óránként, de soha nem igazán azonnal. A másik idővonal a napi működéshez tartozik, ahol egy ügyfélbeszélgetés, egy panasz vagy egy ártárgyalás valós időben történik, és azonnali következményekkel jár.

Egy olyan mesterséges intelligenciának, amelyet az értékesítési csapatok, a támogatás vagy a beszerzés támogatására terveztek a döntés pillanatában, a második időskálán kell működnie, nem az elsőn. Azt kell keresnie, hogy honnan származik az információ: a CRM-ből, a jegyrendszerből és az e-mail levelezésből – nem pedig egy táblázatból, amely csak órákkal vagy napokkal később, fertőtlenített formában adja hozzá ezeket az eseményeket. E különbségtétel figyelmen kívül hagyása olyan mesterséges intelligenciát eredményez, amely mindig egy lépéssel túl későn reagál, még akkor is, ha minden egyes válasz tényszerűen helyes.

Felügyelt mesterséges intelligencia platform - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform az Ön átfogó, gondtalan megoldása a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kész megoldást – gyakran mindössze néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök egy pillantásra:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a használatra kész alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal hozzáadott értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentrálj a fő üzleti tevékenységedre: Koncentrálj arra, amiben a legjobb vagy. Mi gondoskodunk a mesterséges intelligencia megoldásod teljes technikai megvalósításáról, üzemeltetéséről és karbantartásáról.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot biztosítunk, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

További információ itt:

• Felügyelt AI platform

Az adathegy, amelyről ritkán esik szó a megbeszéléseken

A legtöbb MI stratégiai dokumentumból hiányzik egy adat, pedig valójában ennek kellene a döntő tényezőnek lennie az egész vitában. Egy átlagos szervezetben az információk túlnyomó többsége nem táblázatokban tárolódik, hanem dokumentumokban, üzenetekben, naplókban, rekordokban és fájlokban, amelyeket soha nem dolgoztak fel semmilyen séma szerint. Az adattárház ezért a tényleges vállalati valóságnak csak egy kis, bár kivételesen jól szervezett szeletét fedi le.

A hagyományos KPI-jelentésekhez ez a részlet tökéletesen elegendő volt. Senkinek sincs szüksége a teljes szerződéses szövegre egy bevételi görbe ábrázolásához. De egy olyan mesterséges intelligencia számára, amelynek feladata a kockázatok felmérése, az összefüggések azonosítása vagy az ajánlások megfogalmazása, pontosan ez a hiányzó rész gyakran a legfontosabb. A döntés mögött meghúzódó tényleges indoklás, a vita a megállapodás előtt, a szabály alóli kivétel – mindez szinte soha nem szerepel egyetlen oszlopban, hanem olyan szövegben, amely soha nem volt strukturálva.

Ami rendszeresen eltűnik az adatok törlésekor

Minden alkalommal, amikor a nyers adatokat egy áttekinthető táblázatba kényszerítik, három olyan dolog tűnik el, amelyek az emberek számára nyilvánvalóak, de a gépek számára kulcsfontosságúak. Eltűnik annak a nyoma, hogy ki és milyen körülmények között generálta az információt. Eltűnik annak a története is, hogy két adatpont valójában hogyan kapcsolódik egymáshoz, és nem csak az, hogy össze vannak kötve. És eltűnik annak az indoklása is, hogy egy döntést miért így hoztak, és miért nem úgy.

Egy tisztán jelentéskészítő rendszer számára ez a veszteség soha nem jelentett problémát, mivel senki sem követelte meg az adattárháztól, hogy indoklásokat adjon. Egy független döntéshozatalra képes mesterséges intelligencia számára azonban ez a veszteség a fő probléma. Egy ügyfél-hűség felmérésével megbízott gépnek nemcsak arra van szüksége, hogy egy szerződés lejár, hanem arra is, hogy milyen aggályok merültek fel korábban, ki jelentette azokat, és hogy hasonló aggályok vezettek-e korábban lemondáshoz. Egyetlen adattárház sem biztosítja ezt a kapcsolatot, mert azt már rég feláldozták az adattisztítás során.

A keresési funkció nem a megértés egy formája

Sok vállalat úgy véli, hogy egyszerűen azzal oldották meg a problémát, hogy keresési funkciót adtak hozzá a dokumentumaikhoz. Van egy modelljük, amely a kérdéshez kapcsolódó szövegrészeket szkenneli be, és az eredményt intelligens válaszként jeleníti meg. Ez a megoldás meggyőzőnek tűnik, de sok esetben csak egy jobb, teljes szöveges keresésről van szó, felhasználóbarátabb felülettel.

A döntő különbség abban rejlik, hogy egy egyszerű keresőfüggvény felismeri a hasonlóságot, de az érvényességet nem. Megtalálja a lekérdezésnek megfelelő szövegrészeket, de nem tudja, hogy ezek közül melyek aktuálisak még, melyeket régen felülírt egy újabb verzió, és ki jogosult egyáltalán megtekinteni ezeket az információkat. Az eredmény olyan válaszok, amelyek hihetőnek tűnnek, de a legrosszabb esetben egy elvetett tervezeten alapulnak a ténylegesen érvényes szerződés helyett. Egy valóban kontextus-érzékeny megoldásnak képesnek kell lennie erre a különbségtételre; egy egyszerű keresőfüggvény alapvetően erre nem képes.

A drága reflex, hogy mindent magad akarsz megépíteni

Amint egy vállalat rájön, hogy hiányzik belőle egy valódi kontextuális réteg, szinte reflexszerűen felmerül a vágy, hogy ezt a réteget teljes egészében házon belül fejlesszék ki. Ez a reflex érthető, mivel kontrollérzetet ad, de a legtöbb esetben sokszorosan magasabb költségekhez vezet, mint a meglévő, kiforrott technológiák használata esetén. A vállalatok ezután hónapokat fektetnek be olyan infrastruktúrába, amely egyetlen ügyfelet sem nyűgöz le, és semmilyen stratégiai előnyt nem kínál.

Ésszerűbb megközelítés, ha a saját architektúrádat más perspektívából vizsgálod. Az adattárház továbbra is a tisztázott, teljes igazság megbízható tárháza marad. Ideális esetben erre egy további réteg kerül rá, amely pontosan azt a területet célozza meg, ahol a döntések ténylegesen megszületnek: a futó rendszerekben, a dokumentumokban, a kommunikációban. Ez a réteg nem helyettesíti az adattárházat, hanem kiegészíti azt azzal, hogy pontosan azt nyújtja, amit egy archívum természeténél fogva nem tud nyújtani.

A következő stratégiai találkozó valódi kérdése

A mesterséges intelligencia használatára való felkészültséggel kapcsolatos legtöbb vita rossz kérdés körül forog. Azt kérdezik, hogyan lehet jobban felhasználni a meglévő adatokat, ahelyett, hogy azt kérdeznék, hogy a jövőben a mesterséges intelligencia által támogatandó döntések közül hány valójában olyan információkon alapul, amelyek valaha is egy táblázatba kerültek. Bárki, aki őszintén válaszol erre a kérdésre, gyakran azt fogja tapasztalni, hogy a releváns döntéshozatali adatok nagy részét soha nem strukturálták, és valószínűleg soha nem is fogják.

Ez nem ok a lemondásra, hanem inkább emlékeztető a valódi kihívásra. Egy mesterséges intelligencia kezdeményezés sikerét nem az adattárházban lévő adatok mennyisége, hanem az a képesség határozza meg, hogy megragadják-e a kontextust ott, ahol az ténylegesen felmerül. Azok, akik ezt a megkülönböztetést rögzítik a stratégiájukban, nemcsak felesleges költségektől kímélik meg magukat, hanem attól a frusztráló tapasztalattól is, hogy egy technikailag lenyűgöző rendszert építsenek, amely nem stimmel az üzleti realitásokkal.

Konrad Wolfenstein

Örömmel lennék az Ön személyes tanácsadója.

Elérhetsz a wolfenstein∂xpert.digital címen , vagy

Hívjon a +49 7348 4088 965 .

LinkedIn