[ad_1]
Mối đe dọa hiện sinh
Nhiều tháng trước, một sự kiện quan trọng đã xảy ra trong các ngành công nghiệp trên toàn cầu, gây ra sự gián đoạn và dịch chuyển. Những người khao khát đang định vị mình là người dẫn đầu và những kẻ thống trị không hề nghi ngờ đang chạy đua để bắt kịp để họ không bị bỏ lại phía sau. Sự kiện chỉ đơn thuần là câu trả lời cho một câu hỏi cấp bách mà các công ty đưa ra hoặc không đưa ra: Chúng ta sẽ sử dụng AI như thế nào để tạo lợi thế cạnh tranh?
Những người cấp tiến
Một người bạn của tôi đã triển khai LLM để theo dõi những thay đổi về quy định để anh ấy có thể là người đầu tiên tuân thủ; sau cùng, CDO ngân hàng có thể bị cầm tù đối với các vi phạm dữ liệu. Cán bộ y tế sử dụng nhận dạng hình ảnh AI để phát hiện các tình trạng mà mắt người không thể phát hiện được và hướng dẫn các quyết định phẫu thuật theo thời gian thực cho các bệnh nhân. u não. Sử dụng hình ảnh vệ tinh, các công ty bảo hiểm sử dụng AI để ước tính mối liên quan sự tàn phá cho nạn nhân thiên tai và thanh toán ACH mà không cần đến thăm nhà.
Những người đã triển khai công nghệ AI trước khi bùng nổ AI có lợi thế hơn những người mới tham gia, những người có lợi thế hơn những người vẫn đang cố gắng xác định cách họ sẽ phản ứng. Người mới tham gia cách mạng phải nhanh chóng hiểu và vượt qua các rào cản, một số là về mặt tổ chức, một số là về mặt kỹ thuật.
Rào chắn số 1 – Hộp khóa
AI sáng tạo được xây dựng cho đám mây nhưng dữ liệu bị hạn chế nhất đối với nhiều công ty, đặc biệt là những công ty trong các ngành được quản lý, vẫn được lưu trữ an toàn tại chỗ và được khóa và chìa khóa. Câu hỏi hóc búa nằm ở đó. Bối cảnh rất quan trọng để các mô hình ngôn ngữ hoạt động hiệu quả nhưng nhiều CDAO có lý do chính đáng lo ngại việc tiết lộ dữ liệu riêng tư, tài sản quý giá nhất của họ, để đào tạo các mô hình trên đám mây. Ngay cả khi quyền riêng tư có thể được đảm bảo, vẫn có sự lo lắng rằng dữ liệu có thể được suy ra từ đầu ra của mô hình.
Nếu không có dữ liệu nền tảng làm bối cảnh quan trọng, các công ty sẽ chỉ đào tạo những mô hình biết ít về họ và do đó mang lại rất ít lợi ích cho họ. Thay vì thay đổi lợi thế cạnh tranh của trò chơi, các mô hình sẽ chỉ có khả năng đạt được hiệu quả.
Không phải là giải pháp cho hầu hết các công ty: Chi hàng triệu đô la và vài năm để xây dựng LLM của riêng bạn bên trong hộp khóa.
Một giải pháp: Tập trung vào các thuật toán học máy để giải quyết các thách thức mang tính dự đoán và quy định. Huấn luyện các mô hình bên trong hộp khóa một cách an toàn và sử dụng kết quả đầu ra để đưa ra quyết định hợp lý và đạt được lợi thế cạnh tranh. Giải pháp này tạo điều kiện cho AI giành chiến thắng nhanh chóng trong khi thị trường AI tổng quát trưởng thành để cung cấp các mô hình ngôn ngữ cụ thể trong ngành để thực thi bên trong hộp khóa.
Rào cản số 2 – Dữ liệu
(Tính sẵn có của dữ liệu, Quản trị dữ liệu & Chất lượng dữ liệu)
Nếu dữ liệu của bạn đã được bảo mật cao thì dữ liệu đó có sẵn để tạo ra giá trị chiến lược kinh doanh như thế nào? Nó có được tích hợp trên tất cả các môi trường của bạn không? Nó có bị chi phối không, nghĩa là bạn có quyền kiểm soát nó và có đáng tin cậy để tạo ra những hiểu biết sâu sắc không? Bạn đã chuẩn hóa tài sản dữ liệu của mình để thúc đẩy cách giải thích chung chưa? Nếu dữ liệu bị phân mảnh, nếu dữ liệu không được quản lý, nếu tính đa dạng của tài sản dữ liệu không chuẩn dẫn đến những cách hiểu khác nhau, thì bạn sẽ đào tạo các mô hình AI chỉ là một ý kiến khác, một báo cáo thiểu số không thể bào chữa được. Một CDO hơn 2 năm tham gia hành trình sáng tạo AI đã châm biếm một cách đúng đắn rằng AI không làm nên điều kỳ diệu.
Một giải pháp: Tin vui là nền tảng dữ liệu hiện đại có thể giúp bạn vượt qua rào cản này rất hiệu quả. Tin xấu là con người và các thành phần quy trình đạt được quản trị dữ liệu và chất lượng dữ liệu tốn thời gian và công sức. Đó là một hành trình nhiều năm. Hy vọng rằng bạn đã đi đúng hướng.
Rào cản số 3 – Văn hóa dựa trên AI
CDAO thích nói về văn hóa dựa trên dữ liệu. Việc cung cấp dữ liệu và phân tích chuyên sâu có tác động đến kết quả kinh doanh và lợi nhuận cuối cùng của công ty đang là một thách thức, nhưng việc mã hóa dựa trên dữ liệu còn khó khăn hơn nhiều và văn hóa Generative AI sẽ không chỉ khó đạt được hơn theo cấp số nhân mà còn nhất thiết phải như vậy. thiết thực hơn.
Đây là điều tôi muốn nói. Ý nghĩa của văn hóa dựa trên dữ liệu là việc phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc quan trọng trong toàn doanh nghiệp, nhưng Generative AI không chỉ hỗ trợ việc ra quyết định mà còn đưa ra quyết định. Nó tạo ra. Và điều đó có nghĩa là nền văn hóa không chỉ cần hiểu dữ liệu để đưa ra quyết định hợp lý mà còn cần có khả năng đặt câu hỏi về tính xác thực của các quyết định mà các mô hình đưa ra. Để làm được như vậy, các nhà lãnh đạo sẽ cần hiểu rõ về công nghệ và bản thân các mô hình, nền giáo dục mà các kỹ thuật viên dữ liệu sẽ trao đổi để có được sự tham gia mật thiết vào việc kiểm tra và lựa chọn các quy trình kinh doanh phù hợp nhất để được tự động hóa bằng Gen AI.
Một giải pháp: Tiếp tục hướng tới khát vọng văn hóa dựa trên dữ liệu của bạn thông qua những cải tiến ổn định về kiến thức dữ liệu. Giúp họ trở thành những người ra quyết định rất hiệu quả thông qua các sản phẩm phân tích của bạn để họ trở nên phụ thuộc vào chúng để thành công. Nâng cao tư duy của các nhà lãnh đạo và đơn vị kinh doanh hiểu biết về dữ liệu, dựa trên dữ liệu cao hơn của bạn. Mời họ tham gia POC của bạn để khám phá và xác thực kết quả đầu ra của thuật toán học máy.
Không có điều nào trong số này sẽ dễ dàng. Các cuộc cách mạng hiếm khi xảy ra.
Giới thiệu về tác giả
Shayde Christian, Giám đốc Dữ liệu & Phân tích tại Cloudera. Shayde hướng dẫn sự thay đổi văn hóa dựa trên dữ liệu để Cloudera tạo ra giá trị tối đa từ dữ liệu. Anh ấy cho phép khách hàng của Cloudera tận dụng tối đa các sản phẩm Cloudera của họ để họ có thể tạo ra các trường hợp sử dụng có giá trị cao nhằm tạo lợi thế cạnh tranh. Trước đây là cố vấn chính, Shayde đã xây dựng chiến lược dữ liệu cho các khách hàng trong Fortune 500 và thiết kế, xây dựng hoặc khắc phục các tổ chức quản lý thông tin doanh nghiệp đang thất bại. Shayde thích tiếng cười và thường là nguyên nhân gây ra tiếng cười.
Đăng ký miễn phí InsideBIGDATA bản tin.
Tham gia với chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia với chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW
[ad_2]
Source link