Найдорожче непорозуміння стратегії штучного інтелекту: чому архіви не дають відповідей на майбутнє

Хибність функцій пошуку: чому пошук документів ще не є інтелектуальним штучним інтелектом

Багато компаній зараз значно інвестують у штучний інтелект, інтуїтивно покладаючись на те, що здається їхнім найкращим і найчистішим ресурсом: власне сховище даних. Але саме в цьому полягає найдорожче непорозуміння сучасних цифрових стратегій. Система, що роками відточувалася для відображення минулого в акуратних електронних таблицях, неминуче зазнає невдачі, стикаючись з динамічними, неструктурованими вимогами реальних рішень, пов'язаних зі штучним інтелектом. Електронні листи, нюанси контрактів, спонтанні записи в CRM та гарячі дискусії в протоколах зустрічей — справжній контекст компанії існує далеко за межами жорстких рядків і стовпців. Будь-хто, хто намагається забезпечити орієнтований на майбутнє штучний інтелект, розроблений для роботи тут і зараз, різко скороченими архівами минулого, не лише ризикує своїм бюджетом, але й позбавляє технологію її справжньої доданої цінності. Дізнайтеся, чому найчистіше джерело даних для ШІ часто є неправильним, чому функція пошуку далеко не рівнозначна розумінню тексту та як справжній контекстний шар може врятувати вашу стратегію ШІ.

Більше інформації тут:

• Unframe: Стратегія та трансформація – Чому ваше сховище даних не може забезпечити роботу корпоративного штучного інтелекту

Найдорожче непорозуміння стратегії ШІ: чому компанії доручають своєму найчистішому джерелу даних неправильне завдання

Мало які компанії довіряють архіву спонтанно поставити діагноз. Однак багато організацій вимагають саме цього від своїх сховищ даних, щойно згадується термін штучний інтелект. Припущення полягає в тому, що система, яка роками надійно забезпечувала ключові показники ефективності, автоматично зможе надавати сенс. Це припущення, а не сама технологія чи брак бюджету, є першопричиною більшості невдалих ініціатив у сфері штучного інтелекту.

Сховище даних – це, по суті, архів завершених процесів. Воно надійно відповідає на запитання про те, що сталося в минулому, за умови, що всі попередньо домовилися про спільне визначення. Саме ця характеристика робить його найважливішою основою для фінансової звітності, контролінгу та аналізу тенденцій. Але штучний інтелект, призначений для підтримки прийняття рішень тут і зараз, потребує чогось іншого, ніж чисте, незахаращене минуле. Йому потрібен живий контекст, а контекст – це не та категорія, яку архів коли-небудь міг адекватно представити.

Тихе рішення, прийняте багато років тому

Коли компанії вперше створювали свої сховища даних, вони спочатку прийняли майже непомітне, але важливе рішення: визначити, яка інформація була достатньо важливою для постійного зберігання в електронній таблиці, а яка ні. Це рішення було розумним на той час. Місце для зберігання було дорогим, обчислювальна потужність була обмеженою, і ніхто не уявляв собі систем, які одного дня зможуть робити власні висновки.

Результатом цього рішення є впорядкований, перевірений та послідовний набір даних, але також радикально скорочений. Будь-хто, хто намагається ввести цей скорочений набір даних у систему штучного інтелекту, призначену для розуміння складних ділових відносин, по суті, вимагає, щоб короткий виклад замінив повний роман. Короткий виклад не є неправильним; він просто не призначений для передачі нюансів, підтекстів чи суперечностей, які постійно виникають у реальних бізнес-рішеннях.

Дві абсолютно різні системи обліку робочого часу в одній компанії

Кожна організація працює з двома паралельними часовими рамками, які рідко називаються чітко. Одна часова рамка належить складу та працює в циклах завантаження, часто щоденно, іноді щогодини, але ніколи не миттєво. Інша часова рамка належить до щоденних операцій, де розмова з клієнтом, скарга або переговори щодо ціни відбуваються в режимі реального часу та мають негайні наслідки.

Штучний інтелект, розроблений для підтримки команд з продажу, служби підтримки або закупівель у момент прийняття рішення, повинен працювати у другій часовій шкалі, а не в першій. Він повинен звертати увагу на те, звідки фактично походить інформація: у CRM, системі продажу заявок та електронному листуванні, а не в електронній таблиці, яка лише додає ці події в очищеній формі через кілька годин або днів. Ігнорування цієї різниці призводить до того, що ШІ завжди реагує на один крок пізніше, навіть якщо кожна відповідь фактично правильна.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваше комплексне та безтурботне рішення для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто всього за кілька днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Більше інформації тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Гора даних, яку рідко обговорюють на зустрічах

У більшості стратегічних документів щодо штучного інтелекту бракує однієї цифри, хоча вона насправді мала б бути вирішальним фактором у всій дискусії. Переважна більшість інформації в типовій організації зберігається не в таблицях, а в документах, повідомленнях, журналах, записах і файлах, які ніколи не оброблялися за жодною схемою. Таким чином, сховище даних охоплює лише невелику, хоча й надзвичайно добре організовану, частину реальної корпоративної реальності.

Для традиційних звітів про ключові показники ефективності (KPI) цього уривку було цілком достатньо. Нікому не потрібен повний текст договору, щоб побудувати криву доходу. Але для штучного інтелекту, якому доручено оцінювати ризики, виявляти кореляції або надавати рекомендації, саме ця відсутня частина часто є найважливішою. ​​Фактичне обґрунтування рішення, суперечка перед врегулюванням, виняток із правила – все це майже ніколи не міститься в одному стовпці, а радше в тексті, який ніколи не був структурованим.

Що регулярно зникає під час очищення даних

Щоразу, коли необроблені дані перетворюються в акуратну таблицю, зникають три речі, очевидні для людей, але критично важливі для машин. Зникає слід того, хто створив інформацію та за яких обставин. Зникає історія про те, як дві точки даних насправді пов'язані між собою, а не лише те, що вони пов'язані. І зникає обґрунтування того, чому рішення було прийнято саме таким чином, а не іншим.

Для суто звітної системи ця втрата ніколи не була проблемою, оскільки ніхто не вимагав від сховища даних надавати обґрунтування. Однак для штучного інтелекту, який повинен робити незалежні рішення, ця втрата є основною проблемою. Машині, якій доручено оцінювати лояльність клієнтів, потрібна не лише інформація про те, що термін дії контракту закінчується, але й які занепокоєння були висловлені раніше, хто їх висловлював і чи призводили подібні занепокоєння раніше до скасування. Жодне сховище даних не забезпечує такого зв'язку, оскільки його давно принесли в жертву під час очищення даних.

Функція пошуку не є формою розуміння

Багато компаній вважають, що вони вирішили проблему, просто додавши функцію пошуку до своїх документів. У них є модель, яка сканує уривки тексту, що стосуються питання, і представляє результат як інтелектуальну відповідь. Це рішення здається переконливим, але в багатьох випадках це просто кращий повнотекстовий пошук із зручнішим інтерфейсом.

Ключова відмінність полягає в тому, що проста функція пошуку розпізнає подібність, але не валідність. Вона знаходить уривки, що відповідають запиту, але не знає, які з них досі актуальні, які давно замінені новішою версією, і хто взагалі має право переглядати цю інформацію. Результатом є відповіді, які звучать правдоподібно, але в гіршому випадку базуються на відкинутому черновику, а не на фактично чинному договорі. Справжнє контекстно-залежне рішення повинно бути здатним самостійно розрізняти це; проста функція пошуку принципово не здатна на це.

Дорогоцінний рефлекс бажання побудувати все самостійно

Щойно компанія усвідомлює, що їй бракує справжнього контекстуального рівня, майже рефлекторно виникає бажання розробити цей рівень повністю власними силами. Цей рефлекс зрозумілий, оскільки він забезпечує відчуття контролю, але в більшості випадків це призводить до витрат, які в багато разів перевищують ті, що виникають при використанні існуючих, зрілих технологій. Потім компанії інвестують місяці в інфраструктуру, яка не вражає жодного клієнта та не пропонує жодної стратегічної переваги.

Більш розумний підхід — подивитися на власну архітектуру з іншої точки зору. Сховище залишається надійним сховищем для уточненої, повної версії істини. В ідеалі, поверх нього розміщується додатковий шар, який працює саме там, де фактично приймаються рішення: у запущених системах, у документах, у комунікації. Цей шар не замінює сховище, а радше доповнює його, надаючи саме те, чого архів за своєю природою запропонувати не може.

Справжнє питання для наступної стратегічної зустрічі

Більшість дискусій щодо готовності ШІ обертаються навколо неправильного питання. Вони запитують, як можна краще використовувати існуючі дані, замість того, щоб запитати, скільки рішень, які ШІ має підтримувати в майбутньому, насправді базуються на інформації, яка коли-небудь потрапляла в електронну таблицю. Той, хто чесно відповідає на це питання, часто виявляє, що значна частина відповідних даних для прийняття рішень ніколи не була структурована і, ймовірно, ніколи не буде.

Це не привід для відставки, а радше нагадування про справжній виклик. Успіх ініціативи у сфері штучного інтелекту визначається не обсягом даних у сховищі, а здатністю фіксувати контекст там, де він фактично виникає. Ті, хто закріплює цю відмінність у своїй стратегії, не лише позбавляють себе непотрібних витрат, але й розчаровують від процесу створення технічно вражаючої системи, яка не відповідає реаліям їхнього бізнесу.

Konrad Wolfenstein

Я буду радий служити вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною за адресою wolfenstein∂xpert.digital або

Просто зателефонуйте мені за номером +49 7348 4088 965 .

LinkedIn