Rapihkan Data kamu untuk Mengaktifkan Strategi AI Generatif

pibitek.biz -Sebelum memulai proyek AI Generatif, perusahaan harus mempertimbangkan banyak hal, mulai dari memilih model dan teknologi hingga menentukan kasus penggunaan yang relevan. Namun, sebelum memulai semua itu, perusahaan harus menyelesaikan tantangan terbesar mereka: masalah manajemen data. Memang, mengelola data masih menjadi salah satu hambatan utama dalam menciptakan nilai dari AI Generatif. Menurut penelitian McKinsey, sekitar 70% perusahaan yang berkinerja tinggi mengalami kesulitan dalam mengintegrasikan data ke dalam model AI.

Perusahaan-perusahaan ini mengalami masalah dengan kualitas data, menentukan proses untuk pengelolaan data, dan memiliki data pelatihan yang cukup. Hal ini dapat meningkatkan risiko bagi perusahaan yang menjalankan inisiatif AI Generatif. Mengatur rumah data kamu adalah syarat utama untuk mengembangkan kemampuan AI sambil melindungi properti intelektual perusahaan. Namun, di mana kamu harus memulai? Dan apa saja opsi manajemen data dan pengelolaan yang tersedia? Meningkatkan kualitas data adalah titik awal yang logis.

Perusahaan besar memiliki banyak data yang bisa digunakan untuk model AI Generatif dan aplikasi yang dihasilkan. Namun, kualitas data seringkali terlalu buruk untuk digunakan tanpa perbaikan. Data yang seringkali terisolasi di berbagai fungsi bisnis, seringkali mengandung data yang salah, ketinggalan zaman, atau bahkan duplikat. Hal ini biasa terjadi di banyak perusahaan yang telah menghasilkan data perusahaan selama bertahun-tahun. Namun, menggunakan data yang tidak terorganisir dapat menyebabkan kekacauan pada model, menghasilkan hasil yang buruk, halusinasi, dan risiko pada reputasi perusahaan.

Ingat, ini adalah properti intelektual perusahaan kamu, sehingga kamu harus melindunginya. Cara kamu memproses data untuk mendapatkan hasil yang tepat akan berbeda-beda tergantung pada kebutuhan bisnis kamu. Namun, banyak perusahaan memilih untuk mengumpulkan, membersihkan, memproses, melabel, dan mengatur data sebelum menggunakan data tersebut untuk melatih model. Pengelolaan data adalah faktor kritis untuk melindungi properti intelektual perusahaan saat membangun model AI Generatif dan aplikasi.

Kamu akan membuat pedoman yang mengatur penggunaan AI di dalam perusahaan dan menentukan alat AI yang disetujui dan kebijakan penggunaan. Hal yang paling penting adalah membuat kebijakan pelatihan formal untuk mendidik karyawan tentang cara menggunakan layanan AI Generatif dengan etis dan bertanggung jawab, serta risiko yang terkait dengan memasukkan konten sensitif ke dalam sistem AI Generatif yang terbatas. Namun, pada akhirnya, komponen kritis dari strategi pengelolaan yang baik adalah menjaga karyawan tetap terlibat dalam proses pengambilan keputusan.

Bukankah sudah waktunya karyawan dan mesin bekerja sama? Membersihkan dan mengelola data akan cukup bagi banyak perusahaan yang menggunakan teknologi AI Generatif. Namun, beberapa perusahaan mungkin perlu mengambil pendekatan yang lebih preskriptif dalam melindungi properti intelektual mereka. Misalnya, beberapa kasus penggunaan AI Generatif mungkin sulit untuk dijalankan karena data yang sulit diperoleh. Dan banyak perusahaan tidak dapat menggunakan data asli mereka, yang mungkin mengandung informasi pribadi yang dapat diidentifikasi.

Hal ini terutama berlaku di pasar yang diatur, seperti jasa keuangan, kesehatan, dan ilmu kehidupan yang terikat pada aturan perlindungan data yang ketat. Sebagai hasilnya, beberapa perusahaan telah menggunakan AI Generatif untuk menggunakan data sintetis, yang meniru pola dunia nyata tanpa mengumumkan informasi pribadi yang sensitif. Hal ini dapat membantu kamu menguji data dan melihat hasil yang diinginkan. Namun, hal ini tidak sempurna; setelah semua, data tersebut dibuat. Namun, hal ini mungkin dapat digunakan sebagai proxy yang masuk akal untuk mencapai hasil yang diinginkan.

Layanan AI Generatif menghasilkan data yang tidak terstruktur, seperti file PDF, audio, dan video, yang melengkapi data terstruktur yang disimpan di database. Terlalu banyak perusahaan membiarkan data mentah mengalir ke dalam danau data tanpa mengatalogkan dan menandai data tersebut, yang dapat menurunkan kualitas data. Perusahaan biasanya mengelola data dengan menggunakan alat dan pendekatan yang berbeda-beda, yang membuat mereka kesulitan untuk menskalakan inisiatif mereka. Untuk mempermudah upaya mereka, lebih banyak perusahaan telah beralih ke danau data, yang dirancang untuk bekerja dengan data terstruktur dan tidak terstruktur.

Danau data mengabstraksi kompleksitas pengelolaan sistem penyimpanan dan menampilkan data yang tepat di mana, kapan, dan bagaimana data tersebut diperlukan. Dell menawarkan danau data Dell, yang memberikan akses self-service kepada insinyur untuk mengquery data dan mencapai hasil yang diinginkan. Solusi ini menggunakan komputasi, penyimpanan, dan software dalam satu platform yang mendukung format file dan tabel terbuka dan terintegrasi dengan ekosistem alat AI dan ML. Data kamu adalah diferensiasi kamu, dan danau data Dell menghormati hal itu dengan memasukkan pengelolaan untuk membantu kamu mempertahankan kontrol atas data dan mematuhi persyaratan kedaulatan data.

Danau data Dell adalah bagian dari pabrik AI Dell, yang merupakan pendekatan yang fleksibel untuk menjalankan data di tempat dan di tepi menggunakan infrastruktur AI yang didukung oleh ekosistem terbuka mitra. Pabrik AI Dell juga mencakup layanan profesional dan kasus penggunaan untuk membantu perusahaan mempercepat perjalanan AI mereka. Sementara perusahaan lebih suka solusi AI Generatif mereka menjadi plug-and-play, kenyataannya adalah kamu harus mengambil sekop dan siap untuk menggali data, mempersiapkannya untuk bekerja dengan model, dan melindunginya.