Elke dag weer een nieuwe kop over AI! Van financieringsaankondigingen tot nieuwe use cases, we worden voortdurend overspoeld met verhalen over de snelle vooruitgang van AI. De mogelijkheden lijken eindeloos en we zijn nog maar net aan het oppervlak aan het krabben.
De toekomst van AI voorstellen is spannend. De moeilijkere vraag is echter: Wat kan ik nu doen om me voor te bereiden op de adoptie van AI? Waar moet ik beginnen? Het antwoord is niet flitsend of revolutionair - het is data.
Data heeft altijd centraal gestaan bij besluitvorming, van dagelijkse operaties tot langetermijnstrategie. De meeste organisaties hebben jarenlang datamanagementprocessen verfijnd om de effectiviteit van deze beslissingen te verbeteren. Maar AI verhoogt de inzet. Data zal de brandstof zijn die de kracht en kwaliteit van AI-modellen aandrijft die in onze bedrijven worden ingezet. Zijn we er klaar voor? Een goede manier om deze vraag te beantwoorden is door te vragen:
- Als we al onze data in een AI-model zoals ChatGPT of Gemini zouden invoeren, zouden we de resultaten dan volledig vertrouwen?
- Zouden we ons comfortabel voelen bij het nemen van beslissingen die volledig gebaseerd zijn op AI-aanbevelingen?
Voor de meesten van ons is het eerlijke antwoord waarschijnlijk nee – of ik zou moeten zeggen: nog niet.
AI-klaar worden: Eerst de data op orde brengen
Deep learning en grote taalmodellen (LLM's) blinken uit bij het omgaan met twee soorten data:
- Gestructureerde data – Duidelijk gelabelde en georganiseerde datasets, zoals CRM-records of factuurgegevens. AI kan efficiënt trends analyseren, patronen identificeren en voorspellingen doen.
- Ongestructureerde data – Tekstdocumenten, beleidsregels, e-mails – AI kan betekenis, context en relaties lezen en extraheren uit duizenden pagina's in seconden.
De echte uitdaging ligt daartussenin - waar gestructureerde data inconsistent, onvolledig of fouten bevat.
We hebben allemaal wel eens naar een dataset gekeken, een afwijking opgemerkt en gedacht: "Dat klopt niet - laten we het oplossen." Moderne AI-tools kunnen helpen bij data-opschoning door afwijkingen te detecteren, duplicaten te identificeren en datastandaardisatie voor te stellen. Menselijk toezicht blijft echter cruciaal om de nauwkeurigheid te waarborgen.
Zie AI als een ultra-letterlijke assistent: het twijfelt niet aan data - het gelooft het. Vertel het dat "Barry's thee beter is dan die van Lyon's," en het zal je niet in twijfel trekken. Dit is waar data-integriteit van cruciaal belang wordt.
Belangrijkste data-uitdagingen om aan te pakken voordat AI wordt geschaald
"Garbage in, garbage out" (GIGO) is geen nieuw concept, maar AI maakt de risico's exponentieel groter. Amazon leerde deze les op de harde manier in de beginjaren toen ze AI-modellen gebruikten om hun wervingsproces te ondersteunen. Enige tijd later werd opgemerkt dat het model bevooroordeeld was ten opzichte van mannelijke kandidaten, wat leidde tot het stopzetten van het project in 2018. In plaats van de gewenste voordelen te behalen, was hun wervingsproces achteruitgegaan.
Naast incorrecte data kunnen andere verborgen uitdagingen grote obstakels vormen
- Handmatig gecreëerde data – Veel bedrijven vertrouwen op Excel-spreadsheets, vaak samengesteld uit meerdere bronnen. Hoewel deze gestructureerd lijken, zijn ze niet geoptimaliseerd voor AI, wat leidt tot verwarring wanneer modellen ze verwerken
- Datahiërarchie – Wanneer dezelfde data op meerdere plaatsen bestaat, wat is dan de "enige bron van waarheid"? AI heeft duidelijkheid nodig over welke dataset voorrang moet krijgen.
- Datadefinities – Heeft u een centrale leidraad die belangrijke termen en labels definieert? Als het ene systeem een "klant" definieert als een individu en het andere als een bedrijf, kan AI moeite hebben om er wijs uit te worden.
De weg vooruit: Van snelle successen naar echte transformatie
Het is verleidelijk om direct naar de leuke dingen te springen – flitsende AI-toepassingen, productiviteitsverhogingen en automatisering. Maar de echte, langetermijnwaarde van AI komt pas als we eerst onze data op orde brengen. Bij Circit is ons mantra altijd geweest: "Los de data op, niet het rapport."
Dus, waar te beginnen?
- Controleer uw datakwaliteit – Identificeer inconsistenties en hiaten in gestructureerde data
- Definieer een duidelijke datahiërarchie – Stel een enige bron van waarheid vast voor belangrijke datasets
- Standaardiseer datadefinities – Zorg voor consistentie in alle repositories.
- Bereid data voor op AI-modellen – Optimaliseer gestructureerde en ongestructureerde data voor AI-verwerking.
AI zal een revolutie teweegbrengen in hoe we werken, maar alleen als we het de juiste informatie voeden. Het op orde brengen van data is de basis – zonder dit zal zelfs de meest geavanceerde AI geen betekenisvolle waarde leveren.
Het potentieel is enorm, en voor degenen die vandaag de basis leggen, zullen de beloningen ingrijpend zijn.
