Raspoloživi podaci su osnova za kvalitetna AI rešenja, jer upravo iz njih AI uči, prepoznaje obrasce i daje korisne preporuke ili automatizovane odgovore. Posebno su važni kompanijama koje žele da AI bude povezan sa stvarnim poslovnim procesima i konkretnim rezultatima.
Koji poslovni problem rešava ova tema
U mnogim kompanijama postoji želja da se uvede AI, ali nije jasno koji podaci zaista postoje, gde se nalaze, koliko su kvalitetni i da li mogu da podrže konkretno AI rešenje. Kada raspoloživi podaci nisu dovoljno pregledni, povezani ili upotrebljivi, AI inicijative ostaju ograničene, rezultati su slabiji, a očekivanja često veća od onoga što realni podaci mogu da podrže.
Kome je ova tema najkorisnija
Ova tema je posebno korisna za kompanije koje žele da AI bude zasnovan na stvarnim poslovnim podacima, a ne na pretpostavkama, i da unapred znaju koliko su spremne za kvalitetnu primenu.
- vlasnicima i direktorima koji žele realnu procenu koliko podaci mogu podržati AI,
- menadžerima koji žele da AI bude povezan sa konkretnim poslovnim rezultatima,
- IT i data timovima koji treba da pripreme osnovu za AI rad,
- kompanijama koje imaju podatke u više sistema, ali nemaju jasan pregled njihove vrednosti,
- firmama koje žele manje rizika i više realnosti pri izboru prvog AI koraka.
Zašto su raspoloživi podaci važni za AI
AI uči, zaključuje i pomaže na osnovu podataka. Ako podaci ne postoje, nisu dostupni, nisu dovoljno kvalitetni ili nisu povezani sa konkretnim procesom, AI ne može dati rezultat koji kompanija očekuje. Zato je važno da organizacija ne pita samo „koji AI alat da uvedemo“, već i „koje podatke imamo i šta oni realno mogu da podrže“.
Kako se ovaj preduslov vidi u praksi
U praksi, dobra osnova podataka za AI znači da kompanija:
- zna koji podaci postoje i gde se nalaze,
- ima dovoljno relevantnih podataka za konkretan poslovni problem,
- može da pristupi tim podacima bez velikih prepreka,
- ima podatke koji su dovoljno tačni, ažurni i korisni,
- može da poveže podatke iz više izvora kada je to potrebno,
- razume gde su praznine i šta prvo treba unaprediti.
Koje koristi donosi kompaniji
- realniji izbor AI prioriteta i rešenja,
- veća verovatnoća da AI da korisne i merljive rezultate,
- manje razočaranja zbog prevelikih očekivanja,
- bolja povezanost AI sa stvarnim poslovnim procesima,
- jasniji pregled šta je odmah moguće, a šta traži dodatnu pripremu,
- bolja osnova za širenje AI sa pilota na širu primenu.
Koji podaci i elementi su važni
Za procenu raspoloživih podataka korisni su podaci i informacije kao što su:
- pregled ERP, CRM, HR, proizvodnih i drugih poslovnih sistema,
- vrste podataka koje kompanija već prikuplja i koristi,
- kvalitet, ažurnost i potpunost postojećih evidencija,
- mogućnost povezivanja podataka iz više izvora,
- veza između raspoloživih podataka i konkretnog AI slučaja primene.
Nije neophodno da svi podaci budu savršeno sređeni od početka, ali je važno da kompanija realno zna koje podatke ima, koliko su korisni i gde postoje najveće praznine.
Kada ima najviše smisla da ovu temu prvo sagledate
Raspoložive podatke ima najviše smisla da prvo sagledate kada:
- nije jasno da li firma ima dovoljno podataka za željeno AI rešenje,
- podaci postoje u više sistema i deluju nepovezano,
- postoje sumnje u kvalitet, ažurnost ili dostupnost podataka,
- želite da izaberete AI slučaj primene koji može brzo dati rezultat,
- ne želite da ulazite u AI projekat bez realne osnove.
Tipični prvi koraci
- definišite koji poslovni problem želite da rešavate uz pomoć AI,
- napravite pregled podataka koji su za taj problem relevantni,
- procenite kvalitet, dostupnost i povezanost tih podataka,
- izaberite jedan AI slučaj primene koji ima najjaču podatkovnu osnovu,
- odredite KPI pokazatelje uspeha i način praćenja napretka.
Najčešće prepreke
- nije jasno gde se važni podaci nalaze,
- podaci su nepotpuni, neažurni ili nepovezani,
- više sistema sadrži slične, ali neusaglašene informacije,
- AI se bira pre nego što se proveri podatkovna osnova,
- nema dovoljno fokusa na jedan konkretan i izvodljiv prvi slučaj primene.
Kako meriti uspeh
Napredak u ovoj oblasti može se pratiti kroz pokazatelje kao što su:
- broj ključnih izvora podataka koji su identifikovani i mapirani,
- kvalitet i ažurnost podataka za prioritetni AI slučaj primene,
- mogućnost pristupa i povezivanja relevantnih podataka,
- broj AI inicijativa koje imaju realnu podatkovnu osnovu,
- smanjenje prepreka vezanih za dostupnost i upotrebljivost podataka.
Tipični ROI i poslovni efekti
Poslovni efekti kvalitetnijeg sagledavanja raspoloživih podataka najčešće se vide kroz realniji izbor AI projekata, manje neuspelih pokušaja, brže pokretanje izvodljivih inicijativa i veću verovatnoću da AI zaista da poslovnu vrednost. Povrat se ne vidi samo kroz podatke, već kroz bolju osnovu za donošenje pravih AI odluka.
Sa naše interaktivne AI radionice u Beogradu
Povezane AI teme i preduslovi
Pitanja za razmišljanje na radionici
- Koje podatke već imamo koji bi mogli odmah da podrže konkretno AI rešenje?
- Gde su danas najveće praznine u kvalitetu, dostupnosti ili povezanosti podataka?
- Da li prvo biramo AI alat ili prvo proveravamo podatkovnu osnovu?
- Koji KPI bi pokazao da su naši podaci stvarno spremniji za AI?
Kako vam možemo pomoći
Pomažemo kompanijama da procene koje podatke već imaju, koliko su oni korisni za AI i gde su najveće prepreke i prioriteti za unapređenje. To može uključiti pregled ključnih preduslova, radionicu sa AI karticama, procenu spremnosti i podršku u definisanju narednih koraka.