Tekoälyhankkeet, olipa kyseessä generatiivinen tekoäly (GenAI) tai koneoppiminen, ovat yhä keskeisempiä yritysten innovaatio- ja kasvustrategioissa. Kuitenkin yksi suurimmista haasteista näissä hankkeissa on tekoälyn datan laatu. Gartnerin mukaan jopa 30 % GenAI-hankkeista hylätään vuoteen 2025 mennessä huonon tekoälyn datan laadun, riittämättömien riskienhallintakontrollien, nousevien kustannusten tai epäselvän liiketoiminta-arvon vuoksi (Lähde: Gartner).
Forrester puolestaan korostaa, että datan laatu on ensisijainen tekijä, joka rajoittaa GenAI:n käyttöönottoa. Samalla he antavat näkemystä, että kuinka luoda etua tekoälyllä. Tässä blogissa tarkastellaan, miksi datan laatu on niin tärkeää ja miten sitä voidaan varmistaa tekoälyhankkeissa.
Miksi datan laatu on tärkeää?
Datan laatu vaikuttaa suoraan tekoälymallien suorituskykyyn ja luotettavuuteen. Huonolaatuinen data voi johtaa virheellisiin ennusteisiin, vääristyneisiin tuloksiin ja lopulta epäonnistuneisiin hankkeisiin. Gartnerin tutkimus osoittaa, että huono datan laatu on yksi suurimmista syistä GenAI-hankkeiden epäonnistumiseen.
Forresterin mukaan datan laatu on kriittinen tekijä, joka mahdollistaa luotettavan datan hyödyntämisen liiketoiminta-arvon luomiseksi ja tekoälyhankkeiden skaalaamiseksi.
Datan laadun varmistamisen käytännöt
1. Investoi datan laadun työkaluihin: Käytä edistyneitä datan laadun työkaluja, jotka automatisoivat datan puhdistuksen, validoinnin ja seurannan prosessit. Nämä työkalut auttavat ylläpitämään korkeita datastandardeja, vaikka datan määrä ja monimutkaisuus kasvaisivat.
2. Kultivoi datalähtöinen kulttuuri: Kannusta kulttuuria, jossa datan laatu on jaettu vastuu kaikissa osastoissa. Tämä tarkoittaa, että jokainen työntekijä ymmärtää datan laadun merkityksen ja osallistuu sen varmistamiseen.
3. Yhteistyö tiimien välillä: Varmista, että eri tiimit, kuten IT, data-analytiikka ja liiketoiminta, tekevät tiivistä yhteistyötä. Tämä auttaa varmistamaan, että data on yhdenmukaista ja vastaa liiketoiminnan tarpeita.
4. Datan hallinta ja valvonta: Kehitä kattavat datan hallinta- ja valvontaprosessit, jotka varmistavat datan eheyden ja luotettavuuden. Tämä sisältää datan keräämisen, tallentamisen, käsittelyn ja jakamisen käytännöt.
5. Koulutus ja osaamisen kehittäminen: Kouluta työntekijöitä datan laadun merkityksestä ja tarjoa heille tarvittavat työkalut ja resurssit datan laadun varmistamiseksi. Tämä auttaa luomaan datalähtöisen kulttuurin, jossa datan laatu on etusijalla.
Huonolaatuinen data ei vie tuloksiin
Tekoälyn datan laatu on keskeinen tekijä tekoälyhankkeiden onnistumisessa. Huonolaatuinen data voi johtaa virheellisiin tuloksiin ja epäonnistuneisiin hankkeisiin, kun taas korkealaatuinen data mahdollistaa luotettavat ja tarkat ennusteet. Gartnerin ja Forresterin tutkimukset korostavat, että datan laadun varmistaminen on välttämätöntä tekoälyhankkeiden onnistumiselle. Investoimalla datan laadun työkaluihin, kultivoimalla datalähtöistä kulttuuria ja varmistamalla tiimien välinen yhteistyö, yritykset voivat parantaa datan laatua ja saavuttaa parempia tuloksia tekoälyhankkeissaan.
Valmiina ottamaan seuraavan askeleen tekoälyn hyödyntämisessä? Tutustu blogiimme siitä, miten pääset tekoälyn kanssa vauhtiin tästä linkistä.
Terveisin,
Petri
Vastaa