Du kan tjene store penger på AI – men bare hvis folk stoler på dataene dine

0
13
width= PM Images/Getty Images

Bedrifter som bruker generativ kunstig intelligens (AI) på kunderelaterte initiativer kan forvente å oppnå 25 % høyere inntekter etter fem år enn selskaper som kun har fokusert på produktivitet, ifølge undersøkelser fra konsulentfirma Accenture. 

Forskningen viser at 90 % av CMO-er forventer at generativ AI skal revolusjonere industrien deres og hvordan virksomheten deres samhandler med kundene. Bedrifter som bruker generativ AI ser så mye som 80 % reduksjon i databehandlingstid som støtter en 40 % forbedring i hastighet til markedet med nye produkter og tjenester. 

Også:  Hvordan AI kan redde IT-proffer fra jobbutbrenthet og varslingstrøtthet

Disse positive resultatene betyr at generativ kunstig intelligens er teknologien IT føler mest press for å utnytte. Imidlertid kan ni av 10 IT-organisasjoner ikke støtte den økende etterspørselen etter AI-relaterte prosjekter.

Et problem er tillit. Forretningssuksess og vekst avhenger av tillit, data, AI og automatisering, og den nyeste forskningen om data- og analysestatus fra Salesforce avslører at et sterkt datagrunnlag gir næring til AI. 

Fremskritt innen AI går raskt, noe som legger press på databehandlingsteam for å forsyne algoritmer med data av høy kvalitet. Så mye som 87 % av analytikere og IT-ledere sier at fremskritt innen AI gjør dataadministrasjon til en høy prioritet.

Også: Ende-til-ende AI-kjeden dukker opp – det er som å snakke med bedriftens beste ingeniør

Likevel sier nesten seks av 10 AI-brukere at det er vanskelig å få det de vil ha ut av AI akkurat nå, og over halvparten hevder at de ikke stoler på dataene som brukes til å trene dagens AI-systemer, ifølge en Salesforce 2024-undersøkelse ( 20. mars til 3. april 2024) av nesten 6000 heltidsansatte globale kunnskapsarbeidere.

Undersøkelsen antyder at AI mangler dataene som trengs for å levere forretningsverdi, noe som forsinker utrullingen av prosjekter. Her er 10 nøkkelfunn fra Salesforces AI-beredskapsundersøkelse: 

    Verdi fra AI er vanskelig å oppnå: 56 % av AI-brukere sier det er vanskelig å få det de vil ha ut av AI. Generative AI-løsninger trenger mer jordet data: 51 % av arbeiderne sier generativ AI mangler informasjonen for å være nyttig. Data brukes til å trene modeller er ikke pålitelig nok: 75 % av de som ikke stoler på dataene som trener opp AI, mener også at AI mangler informasjonen som trengs for å være nyttig.Tillit til data forsinker AI-adopsjon: 68 % av de som ikke gjør det. ikke stole på dataene som trener opp AI er nølende med å ta i bruk teknologien. Grunnleggende modeller basert på offentlige data er ikke pålitelige: 62 % av arbeiderne sier at utdaterte offentlige data vil bryte deres tillit til AI. Generativ AI-utgang vil skape eller bryte kundenes tillit: 71 % av arbeiderne sier at konsekvent unøyaktige utdata vil bryte deres tillit til AI.Tillit til data er et stort brukerproblem: 54 % av AI-brukere stoler ikke på dataene som brukes til å trene AI-systemer. også bekymret for datakvalitet: 68 % av arbeiderne som ikke stoler på AI, sier at opplæringsdataene er upålitelige. De tre øverste prioriteringene for arbeidere som bruker AI: datanøyaktighet (82 %), datasikkerhet (82 %) og helhetlig/komplette data (78 %) Jordingsdata er nøkkelen til å bygge pålitelige AI-løsninger: 53 % av arbeiderne sier opplæring av AI på omfattende kunde-/bedriftsdata bygger deres tillit til verktøyet.

Generativ AI i seg selv vil ikke forbedre kundeopplevelsen. Bare å legge generativ AI på en ødelagt prosess, eller bruke upålitelige og ufullstendige data for å trene modeller, vil ikke gi et magisk plaster. 

Bedrifter har også problemer med AI-implementering og -adopsjon på grunn av datasiloer og systemintegrasjonshindringer. Så mange som 90 % av IT-lederne sier det er vanskelig å integrere AI med andre systemer. Så selv om AI-adopsjon har eksplodert og forsterket behovet for en sammenhengende IT-strategi, er det lettere sagt enn gjort å oppnå denne balansen.

Hvert AI-prosjekt begynner som et dataprosjekt, men suksess er en lang, svingete vei. . Forskning har vist oss behovet for et sterkt datagrunnlag for å gi AI-adopsjon og fordeler – og dataens fulle potensial har vært unnvikende i virksomheten. 

Også: Du bør tenke nytt bruke AI-genererte bilder hvis du driver med tillitsskapende virksomhet

41 prosent av bransjelederne sier at datastrategien deres bare er delvis eller ingen samsvar med forretningsmålene. Tilsvarende ser 37 % av analyse- og IT-lederne rom for forbedring. Over seks av 10 analytikere og IT-ledere er i mørket om bransjeteam' datautnyttelse eller hastighet til innsikt. Videre sporer færre enn en tredjedel av analyse- og IT-ledere verdien av datainntektsgenerering. 

Å forbedre tilliten til data er mer enn en teknisk løsning; kultur er avgjørende for å skape selvtillit og adopsjon. Datakultur er den kollektive atferden og troen til mennesker som verdsetter, praktiserer og oppmuntrer til databruk for å forbedre beslutningsprosesser. 

Riktig datakultur utstyrer alle med innsikt for å takle komplekse forretningsutfordringer . Organisasjoner må bruke budsjetter og ressurser for å forbedre sine data-, analyse- og AI-ferdigheter. Tillit + data + AI + automatisering = interessenters suksess (ansatte, kunder, partnere og lokalsamfunn).