On ne construirait pas une maison sans fondations en béton. Alors pourquoi de nombreux leaders technologiques tentent-ils d’adopter les technologies GenAI avant de garantir que la qualité de leurs données est fiable ?

Fiable et données cohérentes est la base d’une stratégie d’IA réussie. Des données incomplètes ou incohérentes incitent les modèles GenAI à proposer des résultats tout aussi peu fiables, remettant en question l’utilité fondamentale de ces technologies. Par conséquent, résoudre les problèmes de données organisationnelles before L’adoption de l’IA – pas après – est essentielle.

Discutons de la manière dont les dirigeants des départements les plus axés sur les données, y compris les achats, peuvent résoudre problèmes de qualité des données aujourd’hui et tracer une voie plus durable vers l’adoption de l’IA.

Les données sont le fondement des fonctionnalités de l'IA

GenAI a besoin de données accessibles et fiables pour fonctionner efficacement. Ces modèles sont formés sur de grandes quantités d'informations, et l'exactitude de cet ensemble de formation influence la capacité du modèle à comprendre et à générer des réponses « correctes », c'est-à-dire des réponses contextuellement valides et factuellement exactes.

Imaginez un modèle GenAI conçu pour compléter automatiquement les contrats d'approvisionnement sur la base des données des fournisseurs existants. La capacité du modèle à exécuter des contrats de manière efficace et de haute qualité dépend de la qualité des données des fournisseurs de l'organisation. Le processus de génération de contrats ne se déroulera sans problème que si l'organisation conserve un accès à des données fiables sur les fournisseurs (c'est-à-dire qu'avec des données de haute qualité, les contrats complétés incluront des informations entièrement à jour et factuelles).

Il est important de définir la différence entre les données de haute et de mauvaise qualité. Les marqueurs de données de haute qualité comprennent :

• Complétude: Capturer et assurer la disponibilité des informations essentielles sur les fournisseurs
• Validité: S'assurer que les données sont conformes aux formats et normes prédéterminés applicables aux tâches d'approvisionnement
• Cohérence: Assurer la cohérence dans l'enregistrement et le stockage des informations sur les fournisseurs, comme la mise en œuvre d'une taxonomie documentée
• Opportunité: Avoir l'assurance d'accéder aux dernières informations sur les fournisseurs lors de la prise de décisions d'approvisionnement

Des données complètes, valides, cohérentes et actualisées permettent de meilleures pratiques commerciales, y compris des intégrations GenAI plus avantageuses.

Les implémentations réussies de GenAI génèrent des avantages concurrentiels dans plusieurs fonctions essentielles. Selon McKinsey, les principaux utilisateurs de l'IA citent les éléments suivants comme objectif principal de GenAI :

• Augmentation de la valeur des offres actuelles (30%)
• Augmentation des revenus (27%)
• Nouvelles sources d’affaires et/ou de revenus (23 %)
• Réduction des coûts (19%)

Une écrasante majorité, ces avantages compétitifs sont réalisées à travers (1) le développement de produits et de services et (2) la gestion des risques et de la chaîne d'approvisionnement, cette dernière ayant un impact significatif sur la capacité de réussite d'une organisation. Les outils GenAI peuvent simuler des scénarios de risque grâce à de simples fonctions de chat ; analyser les données historiques et les conditions du marché pour identifier les risques potentiels ; et soutenir le processus d'identification des fournisseurs en examinant des milliers de points de données pour fournir des informations concises sur les fournisseurs. Chacune de ces capacités contribue à la capacité d'une organisation à atténuer les risques liés à la chaîne d'approvisionnement et les sanctions financières associées, y compris les amendes pour non-conformité.

Cependant, les responsables des achats doivent auditer leurs systèmes actuels pour obtenir ces avantages concurrentiels.

Erreurs de données courantes à corriger

La nature des problèmes de données sous-jacents de votre organisation sera unique. Un audit complet des données est le moyen le plus pratique de déterminer les prochaines étapes appropriées pour votre service ou organisation.

Nous prendrons comme exemple le service des achats, car les données font ici une différence cruciale. De plus, l’intérêt pour GenAI est incroyablement élevé parmi les leaders de la chaîne d’approvisionnement, avec que 2%. n’ayant « aucun projet » d’intégrer ces technologies au cours des 12 prochains mois.

Un audit des données d'approvisionnement nécessite l'évaluation des pratiques de données existantes, y compris l'identification des principales sources de données et des parties prenantes (par exemple, les fournisseurs et les vendeurs). Analysez vos données pour en vérifier l'exhaustivité, la cohérence, l'actualité et la disponibilité en posant les questions :

• Mon organisation stocke-t-elle des enregistrements de fournisseurs dupliqués ou inutiles, y compris des informations obsolètes ou non pertinentes ?
• Mes données fournisseurs sont-elles constamment mises à jour ?
• Les dossiers des fournisseurs sont-ils disponibles dans un emplacement centralisé pour tous les employés et technologies ?

De nombreux responsables des achats sont peut-être déjà conscients des lacunes en matière de données dans leur organisation. Par exemple, si les projets sont souvent retardés en raison de difficultés à identifier un fournisseur alternatif, vos données fournisseurs sont probablement incomplètes, dispersées dans différents systèmes ou mises à jour de manière incohérente. Ne vous inquiétez pas, cet obstacle est courant. L'opération moyenne de sourcing et d'approvisionnement prend près de cinq semaines pour identifier un nouveau fournisseur.

Comment organiser vos données pour GenAI

Des données fournisseurs de haute qualité permettent aux dirigeants d'identifier les fournisseurs beaucoup plus rapidement, d'obtenir des informations sur l'analyse des dépenses et de supprimer le besoin d'intervention manuelle, améliorant ainsi l'efficacité de GenAI. Les dirigeants doivent adopter des technologies qui enrichissent et valident systématiquement les données organisationnelles pour débloquer des données et des informations de qualité supérieure sur les fournisseurs – par exemple, une base de données sur les fournisseurs.

Les bases de données fournisseurs résolvent bon nombre des défis les plus urgents auxquels les responsables des achats sont aujourd'hui confrontés, notamment le manque de fiabilité des données et le manque de centralisation. Les améliorations dans ce domaine profitent non seulement à la capacité d'une organisation à respecter des délais d'approvisionnement serrés et à la demande des consommateurs, mais elles permettent également aux organisations de tirer parti de la promesse concurrentielle de GenAI. Les bases de données fournisseurs garantissent que les données fournisseurs de l'organisation sont complètes et fiables, fournissant ainsi aux intégrations GenAI une base de départ solide pour de meilleurs résultats.

En tant que telles, les organisations d'approvisionnement qui cherchent à tirer parti des technologies GenAI doivent établir une base de données fournisseurs solide pour garantir que leurs données fournisseurs sont à la hauteur. En garantissant que les données de leurs fournisseurs sont de haute qualité, accessibles et régulièrement mises à jour, les dirigeants peuvent améliorer leurs résultats GenAI, rationaliser les processus critiques et prendre des décisions basées sur les données. L’importance de ces fonctions ne peut être surestimée à mesure que nous avançons dans l’ère de l’IA.

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• La source: https://www.dataversity.net/good-data-quality-is-the-secret-to-successful-genai-implementation/