С появлением ChatGPT в руках обычных пользователей технология искусственного интеллекта готова реализовать свой потенциал революционного изменения цифрового ландшафта. Сочетание меняющихся запросов потребителей с этим стремительным технологическим прогрессом приводит к невиданной ранее необходимости и потенциальной возможности реализации инноваций, пишет на портале Datanami Мэтт Макларти, технический директор компании Boomi.

Как и в случае с большинством инновационных волн, организации будут испытывать искушение бессистемно использовать ИИ только потому, что это что-то новое и популярное. Они также могут попытаться использовать ИИ так же, как это делают все остальные компании. С ИИ-молотком любая бизнес-проблема может показаться гвоздем.

Однако если компании хотят, чтобы ИИ приносил пользу, им нужна стратегия, основанная на данных, которая позволит разместить надлежащие инструменты ИИ в соответствующих бизнес-функциях. Это означает, что данные должны быть качественными, доступными и простыми для понимания. Когда вы радикально упростите данные своей организации, ваши инструменты ИИ помогут создавать радикальные результаты, способствующие росту бизнеса.

Взгляд через призму данных

Радикальное упрощение данных невозможно, если компании сначала не оценят и не поймут свои данные. Для того чтобы данные можно было использовать в практических целях, их необходимо агрегировать, обрабатывать и усваивать. Высококачественные данные — важнейший компонент любого значимого результата, особенно если мы рассматриваем ИИ. Это, безусловно, легче сказать, чем сделать, поскольку многие компании получают данные из широкого спектра разрозненных и, казалось бы, несовместимых источников.

Предприятия по всему миру ассоциируют эффективное управление данными с термином DataOps. Согласно Gartner, DataOps — это «практика совместного управления данными, направленная на улучшение коммуникации, интеграции и автоматизации потоков данных между менеджерами данных и потребителями данных в организации».

Исследование TechTarget «2023 State of DataOps», показало, что 49% лиц, принимающих решения в сфере ИТ, планируют значительно увеличить расходы на DataOps. Это свидетельствует о признании предприятиями того факта, что хорошие и доступные данные будут стимулировать инновации. Кроме того, организации, вкладывающие средства в DataOps, с большей вероятностью добьются успеха и смогут конкурировать с конкурентами. По данным исследования, в 84% организаций в прошлом году увеличилось число конечных пользователей, обращающихся к данным.

Меняющийся потребительский ландшафт является отличным примером необходимости применения эффективных методов DataOps — методов, которые радикально упрощают работу с данными и стимулируют инновации, основанные на ИИ. Во многих случаях потребители прямо или косвенно требуют более быстрых и актуальных данных. Данные предоставляют необходимую для ИИ информацию, чтобы генерировать контент, обращенный к клиентам, на бизнес-сайтах. Кроме того, данные о поведении покупателей могут помочь бизнесу персонализировать маркетинговые усилия в соответствии с потребностями каждого покупателя. Внутри компании данные могут даже показать, сколько стоит ее технологический стек и эффективно ли он помогает ей удовлетворять запросы клиентов. Каждый из этих примеров показывает, что стратегия, основанная на данных, важна не только для ИТ-персонала, но и для всего бизнеса.

Принятие радикального упрощения для оптимизации инноваций

Итак, как компания может использовать радикальное упрощение данных для укрепления своих ИИ-инструментов? В основе радикального упрощения лежат интеграционные решения, которые могут соединять, упорядочивать и поддерживать эти ценные данные. Это позволяет высвободить ИТ-персонал и инженеров-программистов, чтобы они могли уделять больше времени инновациям в продуктах, которые будут способствовать росту бизнеса. Кроме того, если вы используете решение, которое помогает сохранить ваши данные, это облегчает — или радикально упрощает — доступ к ним и их обработку.

Убедитесь, что ваше интеграционное решение подключено к важным платформам, на которых хранятся ваши данные. Это могут быть системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), облачные хранилища или приложения для ежедневной работы. Это позволит обмениваться важными данными между сотрудниками и системами. Вооруженные такими инсайтами, инновации могут внедряться во всех подразделениях компании — от разработчика ПО до сотрудника отдела продаж и высшего руководства. Такие интеграции также облегчают ИИ-инструментам использование ваших данных и, в свою очередь, автоматизацию процессов, решающих целевые и актуальные бизнес-задачи.

Получение доступа к унаследованным системам также является ключевой частью превращения радикального упрощения данных в инновации. Часто данные могут существовать в местах, о которых лица, принимающие решения, давно забыли или больше не используют. Из-за этого данные не только пропадают впустую, но это также приводить к растрате инфраструктуры и утрате знаний. Когда правильное интеграционное решение получает доступ к этим системам и данным, оно может обеспечить исторический контекст для будущих бизнес-решений и даже способствовать возврату инвестиций (ROI) для этих унаследованных систем.

Современная потребность в радикальном упрощении

Поддержание сложных систем и работа с данными давно стали узкими местами на пути к инновациям. Кроме того, клиенты постоянно ищут новые возможности, что заставляет компании ускорять инновации, чтобы не отставать от аппетитов клиентов. Задача компаний не должна заключаться в том, чтобы подхватить последние ИИ-тенденции и насильно внедрить в свои процессы ошибочные и неправильно подобранные инструменты ИИ. Целью должно быть обеспечение способности к инновациям с нужной скоростью и в нужном масштабе. Хорошая новость заключается в том, что, когда вы радикально упростите данные — путем правильного хранения и обмена данными с помощью правильных интеграционных решений, — ваша организация будет готова к правильному использованию инструментов ИИ, способствующих инновациям.