חוסר בשלות נתונים: מכשול בפני בינה מלאכותית מתקדמת

כל סקר על בינה מלאכותית יוצרת – כולל שלנו – מצביע על מסקנה אחת שאי אפשר להתחמק ממנה: חוסר בשלות נתונים עומד להפריע למימוש מלא של הפוטנציאל הגלום בבינה מלאכותית יוצרת.

כששאלנו על אתגרים באימוץ בינה מלאכותית בדוח "מצב אסטרטגיית האפליקציות לשנת 2024" שלנו, התשובה המובילה של 56% מהמשיבים הייתה "חוסר בשלות נתונים".

מבט מהיר בתעשייה מאשר שחוסר בשלות נתונים הוא מכשול רציני בדרך לאימוץ בינה מלאכותית.

מהו חוסר בשלות נתונים?

חוסר בשלות נתונים, בהקשר של בינה מלאכותית, מתייחס לפרקטיקות נתונים לא מפותחות או לא מספקות של ארגון, המגבילות את יכולתו למנף בינה מלאכותית ביעילות. הן כוללת בעיות באיכות הנתונים, נגישות, ניהול ותשתית.

לדוגמה: איכות נתונים ירודה, כמו נתונים לא עקביים, לא שלמים או מיושנים, מובילה לתוצאות לא מהימנות של בינה מלאכותית. זמינות נתונים מוגבלת, הנובעת מאִיִים של נתונים בין מחלקות, מעכבת גישה וניתוח מקיף, ומגבילה תובנות. 

ניהול נתונים חלש, הגורם להיעדר מדיניות לגבי בעלות על נתונים, תאימות ואבטחה, יוצר סיכונים ומגביל את השימוש בבינה מלאכותית. תשתית נתונים לא מספקת, הכוללת כלים ותשתית, מעכבת עיבוד נתונים ואימון מודלים של בינה מלאכותית בקנה מידה גדול. והיעדר אסטרטגיית נתונים ברורה גורמת ליוזמות לא מתואמות ומיקוד מוגבל בנתונים בעלי ערך עבור בינה מלאכותית.

חוסר בשלות נתונים מונע מארגונים לרתום את מלוא הפוטנציאל של בינה מלאכותית, מכיוון שנתונים איכותיים, מנוהלים היטב ונגישים הם הבסיס לפיתוח מערכות בינה מלאכותית אמינות ויעילות. ארגונים המבקשים להתגבר על חוסר בשלות נתונים מתחילים לעתים קרובות בבניית אסטרטגיית נתונים, יישום מדיניות ניהול נתונים, השקעה בתשתית נתונים ושיפור אוריינות הנתונים בקרב הצוותים.

ההשפעה על אימוץ בינה מלאכותית

חוסר בשלות נתונים מעכב את אימוץ הבינה המלאכותית. האימוץ כבר מאט משום שארגונים, ברובם, כבר עשו שימוש ביתרונות הבסיסיים של בינה מלאכותית יוצרת (צ'אטבוטים, עוזרים אישיים) ונתקלים בבעיות של חוסר בשלות נתונים כשהם מנסים לעבור למקרי שימוש בעלי ערך רב יותר, כמו אוטומציה של זרימת עבודה. ארגונים שלא יתעדפו את בשלות הנתונים יתקשו לפתח את היכולות המתקדמות יותר של בינה מלאכותית.

חוסר בשלות נתונים מוביל לחוסר אמון בניתוח וביכולת חיזוי הביצועים. כך מוטל ספק בכל תוכנית למנף בינה מלאכותית בצורה אוטונומית יותר – בין אם לאוטומציה של תהליכים עסקיים או תפעוליים. מחקר משנת 2023 של MIT Sloan Management Review מדגיש כי ארגונים עם שיטות ניהול נתונים בוגרות סביר יותר שיצליחו באוטומציה של זרימת עבודה ב-60% מאשר אלה עם שיטות נתונים לא בוגרות. 

חוסר בשלות נתונים מגביל את דיוק החיזוי והאמינות של בינה מלאכותית, שהם חיוניים לתפקודים אוטונומיים שבהם מתקבלות החלטות ללא התערבות אנושית.

ארגונים חייבים לסדר את הנתונים שלהם לפני שיוכלו באמת לנצל את הפוטנציאל של הבינה המלאכותית כדי לייעל את זרימת העבודה ולפנות זמן יקר להתמקדות באסטרטגיה ועיצוב, משימות שלרוב הבינה המלאכותית עדיין לא מתאימה להן.

התגברות על חוסר בשלות נתונים

טיפול בחוסר בשלות נתונים הוא חיוני על מנת לאפשר הטמעת יכולות בינה מלאכותית מתקדמות.

הצעדים המרכזיים המומלצים על מנת להתמודד עם מחסור בבשלות נתונים כוללים:

פיתוח אסטרטגיית נתונים ברורה: יש להתאים את איסוף הנתונים, הניהול וסטנדרטי האיכות למטרות הארגוניות, כדי להבטיח שהנתונים תומכים ביעילות בפרויקטים של בינה מלאכותית.

יישום ניהול נתונים חזק: יש לבסס מדיניות לבעלות על נתונים, תאימות, אבטחה ופרטיות כדי לשפר את איכות הנתונים ולבנות אמון בתובנות של בינה מלאכותית.

השקעה בתשתית נתונים ניתנת להרחבה: יש לאמץ תשתית מודרנית, כמו אחסון בענן וזרימת נתונים, כדי לתמוך בעיבוד יעיל ובאימון בינה מלאכותית ניתנת להרחבה.

שיפור סטנדרטי איכות הנתונים: יש לקבוע סטנדרטים לדיוק הנתונים, עקביות ושלמות, עם ניטור וניקוי קבועים.

קידום אוריינות נתונים ושיתוף פעולה: יש לטפח תרבות של אוריינות נתונים ועבודת צוות בין יחידות נתונים ועסקים כדי לשפר את נגישות והשפעת הנתונים.

על ידי אימוץ שיטות אלה, ארגונים יכולים לבסס בסיס נתונים מוצק לבינה מלאכותית, מה שיוביל לזרימת עבודה אופטימלית, צמצום סיכונים וזמן יקר שיוקדש למשימות אסטרטגיות.

 יתרון אסטרטגי

בשלות נתונים היא לא רק הכרח טכני; זהו יתרון אסטרטגי המעצים ארגונים לפתוח את מלוא הפוטנציאל של בינה מלאכותית. על ידי התגברות על חוסר בשלות נתונים, ארגונים יכולים לעבור מיישומים בסיסיים של בינה מלאכותית למקרי שימוש טרנספורמטיביים ומונחי ערך יותר, ובסופו של דבר להצלחה ארוכת טווח בעתיד מונחה בינה מלאכותית.

עמיר גואטה הינו מנהל לקוחות חדשים ב-F5 ישראל