Η ποιότητα των δεδομένων καθορίζει την ποιότητα του AI

Μπορεί μια επιχείρηση να διαθέτει ένα εξαιρετικά προηγμένο AI model και ένα άρτια σχεδιασμένο automation. Αν όμως τα δεδομένα στα οποία βασίζεται είναι λανθασμένα, ελλιπή, παλιά ή ασυνεπή, το τελικό αποτέλεσμα μπορεί να είναι αναξιόπιστο.

Η κλασική αρχή “garbage in, garbage out” εξακολουθεί να ισχύει και στην εποχή της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Ένας AI Agent που απαντά σε ερωτήσεις πελατών χρειάζεται αξιόπιστη knowledge base. Ένα automation που δημιουργεί παραγγελίες χρειάζεται σωστούς κωδικούς προϊόντων, τιμές και στοιχεία διαθεσιμότητας. Ένας Agent που ενημερώνει το CRM πρέπει να γνωρίζει ποια πεδία είναι υποχρεωτικά και ποια δεδομένα θεωρούνται έγκυρα.

Πριν από την υλοποίηση, είναι επομένως χρήσιμο να πραγματοποιηθεί ένα data audit. Πού βρίσκονται τα δεδομένα; Υπάρχουν διπλοεγγραφές; Υπάρχουν διαφορετικές ονομασίες για το ίδιο προϊόν; Ποια δεδομένα είναι παλιά; Ποιο σύστημα αποτελεί την επίσημη «πηγή αλήθειας»;

Ιδιαίτερη σημασία έχει και η διασύνδεση των πληροφοριακών συστημάτων. CRM, ERP, e-shop, email, τηλεφωνικό σύστημα και αποθήκη πρέπει να ανταλλάσσουν δεδομένα με σαφείς κανόνες. Διαφορετικά, ένας Agent μπορεί να λαμβάνει αντικρουόμενες πληροφορίες από διαφορετικές πηγές.

Δεν χρειάζεται, ωστόσο, να «καθαρίσουν» όλα τα δεδομένα της επιχείρησης πριν ξεκινήσει οποιοδήποτε AI project. Πολύ συχνά είναι αποτελεσματικότερο να επικεντρωθούμε πρώτα στα δεδομένα που απαιτούνται για τη συγκεκριμένη διαδικασία.

Πρακτική συμβουλή: για κάθε automation καταγράψτε τις απαραίτητες πηγές δεδομένων, τον υπεύθυνο για την ορθότητά τους και το σύστημα που αποτελεί την επίσημη πηγή αλήθειας. Ένα AI Automation δεν μπορεί να είναι πιο αξιόπιστο από το πληροφοριακό περιβάλλον μέσα στο οποίο λειτουργεί.