Generatieve AI (GenAI) is al ruim meer dan een jaar hot en happening. Toch is het technologie waar bedrijven moeite mee hebben om met strategische ideeën er waarde uit te halen. Ad hoc GenAI inzetten leidt tot situaties waar niemand wint, met risico’s op het maken van keuzes die de bedrijfsvoering niet verbeteren. Om dit te voorkomen heeft 79 procent van de grote organisaties wereldwijd in 2023 geïnvesteerd in GenAI-tools of -projecten om hun de kans op AI-succes te vergroten. Een van de uitganspunten is het veilig ontwikkelen en toepassen van GenAI. De veilige integratie van zulke complexe technologie gaat helaas niet over een nacht ijs.
AI-succes begint bij een slimme strategie
Het waarborgen van de veiligheid en privacy van gegevens is een van de belangrijkste uitdagingen voor organisatie en reden om niet in GenAI te investeren. Deze zorg is terecht. Organisaties moeten vermijden om overhaast op de ‘bandwagon’ te springen, puur om mee te gaan met de trend. Zorg er eerst voor dat er een solide en concrete strategie in de steigers staat. Een AI-strategie legt namelijk het fundament om GenAI in een organisatie te implementeren. Het versterkt uiteindelijk de veiligheid van gegevens door potentiële risico’s en bedreigingen te identificeren en proactieve maatregelen te nemen. Dat kan al door in de basis concreet op te schrijven wat je wilt bereiken met GenAI, zoals een betere klantenservice, efficiëntere bedrijfsvoering of sterker en sneller inspelen op de behoeftes van de klant.
Elke AI-bedrijfsstrategie is anders
Hoewel organisaties verschillende strategieën hanteren, is één feit constant: de beste resultaten met AI worden behaald met de beste data. Een AI-strategie beschrijft het plan van aanpak en de verbeterpunten van een organisatie. Denk aan het vaststellen van heldere doelstellingen, het ontwikkelen van richtlijnen rond ethisch gebruik van GenAI en het belangrijk het opzetten van de juiste data-infrastructuur. Dit omvat systemen, processen die gericht zijn op het beheren, beveiligen en optimaliseren van data. Met als resultaat dat organisaties efficiënter kunnen werken en waardevolle inzichten verkrijgen om betere bedrijfsbeslissingen te nemen. Kortom, een win-win situatie.
In feite vormt een sterke data-infrastructuur de ruggengraat van een succesvolle AI-implementatie. Maar hoe bouw je zo’n betrouwbare data-infrastructuur? Volg daarvoor de volgende vier stappen.
Maak gebruik van real-time data
Maak gebruik van streamingplatforms om data direct te verwerken en te analyseren. Zo’n tool fungeert als een geavanceerde verkeersregelaar voor de datastromen binnen organisaties. Doordat de data wordt verwerkt terwijl het binnenkomen is er onmiddellijk inzicht in wat er gebeurt binnen en rondom een organisatie. Het is mogelijk om direct actie te ondernemen op basis van deze actuele informatie en daarmee de bedrijfsvoering te verbeteren. Of het nu gaat om het identificeren van trends, het opsporen van problemen of het optimaliseren van processen.
Implementeer een microservices architectuur
Kies voor een microservices-architectuur om de data-infrastructuur te decentraliseren. Dit betekent dat dataopslag, verwerking en analyse wordt opgesplitst in zelfstandige eenheden, genaamd microservices. Deze microservices kunnen met elkaar samenwerken, maar ze functioneren onafhankelijk van elkaar. Op deze manier ontstaat er een flexibele omgeving waarin elk component autonoom geëvolueerd kan worden zonder de gehele infrastructuur te beïnvloeden.
Integreer blockchain-technologie
Implementeer blockchain-technologie om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van data te verzekeren. Organisaties beschikken over een enorme hoeveelheid data, variërend van klantinformatie tot operationele statistieken. In deze complexe omgeving is het noodzakelijk om ervoor te zorgen dat elke wijziging traceerbaar is. Hier komt blockchain-technologie om de hoek kijken. Telkens wanneer er een wijziging plaatsvindt wordt deze vastgelegd, waardoor een transparante logboekregistratie ontstaat die kan worden gecontroleerd en geverifieerd.
Pas AI-gebaseerde datakwaliteitscontrole toe
Implementeer een systeem voor datakwaliteitscontrole voor betrouwbare gegevens. Een belangrijke stap is het gebruik van zelflerende algoritmen aangedreven door AI. Deze algoritmen kunnen automatisch onregelmatigheden identificeren en corrigeren. Met behulp van AI-gebaseerde datakwaliteitscontrole kan het systeem automatisch ontbrekende informatie detecteren en zelf aanvullen. Daarbij leert het systeem, waardoor het zichzelf continu verbetert.
De combinatie van een doordachte AI-strategie en een geoptimaliseerde data-infrastructuur betekent dat een organisatie niet alleen nadenkt over hoe ze AI willen inzetten, maar ook strategisch bepaalt hoe ze de benodigde data op een effectieve en veilige manier kunnen gebruiken. Deze afstemming vergroot de kans op succesvolle implementatie van AI-toepassingen.
Dit is een ingezonden bijdrage van Qlik. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.
21 uur geleden
Expert bijdrage
