Ви не побудуєте будинок без бетонного фундаменту. Тож чому багато технологічних лідерів намагаються прийняти технології GenAI, перш ніж переконатися, що їхній якості даних можна довіряти?

Надійний і послідовні дані є основою успішної стратегії ШІ. Неповні або суперечливі дані спонукають моделі GenAI пропонувати настільки ж ненадійні результати, що ставить під сумнів основну корисність цих технологій. Тому вирішення питань організаційних даних перед тим Впровадження штучного інтелекту – а не після – є ключовим.

Давайте обговоримо, як керівники відділів, які найбільше керуються даними, зокрема відділу закупівель, можуть працювати проблеми з якістю даних сьогодні та побудувати більш стійкий шлях до впровадження ШІ.

Дані є основою функціональності ШІ

Для ефективної роботи GenAI потрібні доступні та надійні дані. Ці моделі навчаються на величезних обсягах інформації, і правильність цього навчального набору впливає на здатність моделі розуміти та генерувати «правильні» відповіді – тобто контекстуально дійсні та фактично точні відповіді.

Уявіть собі модель GenAI, створену для автоматичного заповнення контрактів на закупівлі на основі існуючих даних постачальників. Здатність моделі виконувати контракти якісно та ефективно залежить від якості даних постачальника організації. Процес формування контракту буде проходити безперебійно, лише якщо організація збереже доступ до надійних даних постачальника (тобто, якщо дані високої якості, укладені контракти включатимуть повністю актуальну та фактичну інформацію).

Важливо визначити різницю між високоякісними та низькоякісними даними. До маркерів високоякісних даних належать:

• Повнота: Збирання та забезпечення доступності важливої ​​інформації про постачальника
• Термін дії: Забезпечення відповідності даних попередньо визначеним форматам і стандартам, застосовним до завдань із закупівель
• Послідовність: Забезпечення узгодженості в записі та зберіганні інформації про постачальника, наприклад впровадження задокументованої таксономії
• Своєчасність: Наявність гарантії доступу до найновішої інформації про постачальників під час прийняття рішень щодо закупівель

Повні, достовірні, узгоджені та своєчасні дані дають змогу покращити бізнес-практики, включаючи більш вигідну інтеграцію GenAI.

Успішне впровадження GenAI створює конкурентні переваги в кількох основних функціях. За словами McKinsey, провідні прихильники штучного інтелекту вважають наступне головною метою для GenAI:

• Збільшення вартості поточних пропозицій (30%)
• Збільшення доходу (27%)
• Новий бізнес і/або джерела доходу (23%)
• Зниження витрат (19%)

в переважній більшості, ці конкурентні переваги реалізуються через (1) розробку продуктів і послуг і (2) управління ризиками та ланцюгами поставок, останнє з яких значно впливає на здатність організації досягти успіху. Інструменти GenAI можуть симулювати сценарії ризику за допомогою простих функцій чату; аналізувати історичні дані та ринкові умови для виявлення потенційних ризиків; і підтримувати процес ідентифікації постачальника шляхом перевірки тисяч точок даних, щоб надати стислу інформацію про постачальників. Кожна з цих можливостей сприяє спроможності організації пом’якшувати ризики в ланцюзі поставок і пов’язані з цим фінансові штрафи, включаючи штрафи за недотримання вимог.

Однак керівники закупівель повинні перевірити свої поточні системи, щоб отримати ці конкурентні переваги.

Поширені помилки в адресуванні даних

Природа основних проблем із даними вашої організації буде унікальною. Комплексний аудит даних є найбільш практичним способом визначити відповідні наступні кроки для вашого відділу чи організації.

Ми використаємо відділ закупівель як наш приклад, оскільки дані тут мають вирішальну різницю. Крім того, інтерес до GenAI неймовірно високий серед лідерів ланцюжків поставок Тільки 2% не маючи «планів» щодо інтеграції цих технологій протягом наступних 12 місяців.

Аудит даних закупівель вимагає оцінки існуючих методів обробки даних, включаючи ідентифікацію ключових джерел даних і зацікавлених сторін (наприклад, постачальників і продавців). Проаналізуйте свої дані на повноту, узгодженість, своєчасність і доступність, запитавши:

• Чи зберігає моя організація дублікати або непотрібні записи постачальників, включаючи застарілу або нерелевантну інформацію?
• Чи постійно оновлюються дані мого постачальника?
• Чи доступні в централізованому місці записи постачальників для всіх працівників і технологій?

Багато керівників із закупівель, можливо, вже знають про прогалини в даних своїх організацій. Наприклад, якщо проекти часто затримуються через труднощі з визначенням альтернативного постачальника, ваші дані про постачальника, швидше за все, неповні, розкидані по різних системах або непослідовно оновлюються. Не хвилюйтеся – ця перешкода є поширеною. У середньому операція пошуку та закупівлі займає майже п’ять тижнів визначити нового постачальника.

Як упорядкувати свої дані для GenAI

Високоякісні дані про постачальників дозволяють лідерам набагато швидше ідентифікувати постачальників, розблоковувати аналітику витрат і усувати потребу в ручному втручанні, що зрештою підвищує ефективність GenAI. Керівники повинні застосовувати технології, які постійно збагачують і перевіряють організаційні дані, щоб розблокувати кращі дані та інформацію про постачальників – наприклад, базу даних про постачальників.

Бази даних постачальників вирішують багато найгостріших проблем, з якими сьогодні стикаються керівники закупівель, зокрема недостовірні дані та відсутність централізації. Удосконалення на цій арені не тільки сприяють здатності організації дотримуватись стислих термінів закупівлі та попиту споживачів, вони також дозволяють організаціям скористатися перевагами конкурентоспроможності GenAI. Основи даних постачальників гарантують, що дані постачальників організації є всеосяжними та надійними, забезпечуючи інтеграцію GenAI надійною стартовою основою для кращих результатів.

Таким чином, закупівельні організації, які прагнуть використовувати технології GenAI, повинні створити надійну базу даних про постачальників, щоб гарантувати, що їхні дані про постачальників належать. Забезпечуючи високу якість, доступність і регулярне оновлення даних своїх постачальників, керівники можуть покращити результати GenAI, оптимізувати важливі процеси та приймати рішення на основі даних. Важливість цих функцій неможливо переоцінити, оскільки ми просуваємося далі в еру ШІ.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.dataversity.net/good-data-quality-is-the-secret-to-successful-genai-implementation/