Ellie Fitzpatrick dari Bearingpoint membahas semakin pentingnya data dan literasi AI untuk meningkatkan manfaatnya.
Data dan AI berada di puncak hampir setiap agenda perusahaan saat ini dan untuk alasan yang baik. Data dan, dengan ekstensi, pengetahuan, adalah kekuatan dan kemajuan eksponensial dalam AI diatur untuk menambah daya ini.
Tetapi mampu memanfaatkannya secara efektif berarti pemahaman yang tepat, melek huruf, dan strategi adalah kuncinya. Ellie Fitzpatrick adalah Direktur Strategi Data dan Pemberdayaan di Bearingpoint. Dia memulai karirnya lebih dari 20 tahun yang lalu dengan fokus yang mendalam pada manajemen kualitas data.
Seiring waktu, ia beralih ke dalam tata kelola data dan peran strategi dan AI telah menjadi alat dan pendorong yang semakin penting dalam persyaratan untuk strategi data. “Untuk profesional data, AI telah menjadi kunci dalam memakuskan manajemen data, meningkatkan kualitas data, mengotomatiskan proses data dan memperoleh wawasan berharga dari data,” katanya kepada siliconrepublic.com.
Membangun Strategi Data
Fitzpatrick mengatakan bahwa agar perusahaan dapat menciptakan AI dan strategi data yang efektif, para pemimpin perlu menentukan tujuan mereka dan benar -benar memahami di mana nilai dapat dicapai. Ini berarti memiliki pemahaman tentang apa yang dilakukan orang lain baik di dalam maupun di luar industri mereka.
“Kesenjangan atau kesalahan yang sering saya lihat adalah bahwa perusahaan menganggap data dan strategi AI berada di domain tim teknologi. Tetapi mengembangkan strategi yang efektif membutuhkan pandangan holistik tentang orang, proses, dan teknologi,” katanya.
“Tim data dan teknologi memiliki peran kunci dalam mempengaruhi dan membentuk strategi, tetapi harus menjadi aktivitas yang lebih luas dengan dukungan tingkat eksekutif.”
Implementasi strategi apa pun membutuhkan komunikasi yang efektif, dan strategi AI dan data tidak berbeda. Membangun proses yang memungkinkan tim untuk berkontribusi secara teratur pada strategi membantu membawa mereka dalam perjalanan dan menumbuhkan budaya kemampuan beradaptasi dan inovasi.
“Masuk ke dalam kepraktisan, organisasi harus terlebih dahulu memahami kematangan mereka saat ini, dengan melakukan penilaian menyeluruh terhadap aset data mereka, infrastruktur dan kemampuan orang,” kata Fitzpatrick. “Ini dapat mengungkapkan perlunya investasi dalam platform data yang dapat diskalakan, pengembangan model operasi, dan program peningkatan yang meningkatkan.”
Upskilling adalah bagian penting lain dari strategi baru, terutama ketika datang ke AI. Fitzpatrick mengatakan bahwa sementara data dan keterampilan spesifik AI-seperti ilmuwan data dan insinyur-sangat penting, pengetahuan tentang tata kelola data dan etika juga merupakan kunci.
“Selain itu, perusahaan harus mencari individu dengan keterampilan analitik yang kuat, pengetahuan domain dan kemampuan untuk menerjemahkan wawasan teknis ke dalam strategi bisnis,” katanya.
“Terakhir namun tidak kalah pentingnya, dalam merekrut dan mengembangkan keterampilan dan keahlian, solusi paling inovatif dan kuat bergantung pada keragaman tim yang terlibat. Keragaman adalah lensa luas di berbagai kategori, tetapi terbukti secara jelas menjadi pembeda dalam inovasi yang sukses.”
Literasi yang tidak mencukupi
Salah satu rintangan terbesar untuk perusahaan yang memanfaatkan AI dan data adalah kurangnya pemahaman. Sekarang aliran data jauh lebih sedikit linier, harapan pada setiap individu untuk lebih memahami informasi yang dipompa pada mereka tinggi.
“Saya benar -benar terkejut bahwa kita belum melihat langkah yang lebih besar dalam AI dan melek data. Tapi itu tidak berarti situasinya terhenti, itu tidak bergerak secepat yang saya yakini diperlukan, dengan celah yang signifikan untuk dijembatani,” kata Fitzpatrick.
“AI sekarang diintegrasikan ke dalam begitu banyak aspek kehidupan, dari perawatan kesehatan hingga keuangan, hingga barang -barang rumah tangga kami. Namun, data dan literasi AI adalah keterampilan penting yang belum secara komprehensif diadopsi ke dalam sistem pendidikan kami.”
Mendidik masyarakat secara keseluruhan akan menjadi kunci untuk menavigasi kompleksitas era digital dan program -program seperti Data Smart telah dibuat untuk tujuan ini. Tetapi perusahaan perlu mempertimbangkan melek huruf yang tepat di jantung data apa pun dan strategi AI, terutama ketika Anda mempertimbangkan kemungkinan bahwa penggunaan data dan AI yang tidak tepat dapat memperburuk ketidaksetaraan yang ada.
“Banyak orang menyadari kehadiran AI dalam kehidupan sehari -hari mereka, tetapi pemahaman yang lebih dalam tentang cara kerjanya dan implikasinya sering kurang,” kata Fitzpatrick. “Tanpa melek huruf yang cukup, kami berisiko memperluas kesenjangan digital dan menciptakan masyarakat yang tidak siap untuk tuntutan data dan ekonomi yang digerakkan AI.”
Perlombaan AI Global
Sebagian besar pertumbuhan AI sebagai teknologi telah dimainkan di panggung global dengan banyak perusahaan dan pemain geopolitik yang berjuang untuk keluar di atas. Anda hanya perlu melihat gangguan Deepseek China atau rencana aksi kecerdasan buatan AS baru -baru ini untuk melihat betapa pentingnya diberikan.
Fitzpatrick mengatakan ras global menarik tetapi hanya selama pertimbangan etis diperhitungkan. “Organisasi harus mengadopsi pendekatan yang seimbang yang mencakup kerangka kerja tata kelola yang kuat, pemantauan berkelanjutan dan keterlibatan pemangku kepentingan untuk mengurangi risiko dan membangun kepercayaan,” katanya.
“Dengan berfokus pada praktik AI yang bertanggung jawab, kami memanfaatkan manfaat teknologi sambil meminimalkan potensi bahaya dan menghindari dampak reputasi negatif.”
Di antara obrolan global adalah pertanyaan seputar regulasi dan tata kelola. Mereka yang memiliki kepentingan pribadi tidak mengherankan berjuang untuk peraturan yang lebih longgar semuanya dengan kedok tidak menghambat inovasi.
Namun, Fitzpatrick mengatakan dia yakin kenyataan itu sebaliknya. “Regulasi dan tata kelola adalah pendukung utama inovasi, terutama dengan teknologi yang muncul. Dengan menyediakan pagar dan parameter, mereka mendorong tindakan,” katanya.
“Misalnya, kemajuan cepat AI generatif telah menyebabkan klaim yang berlebihan, kekhawatiran yang sah dan juga kegugupan. Namun, regulasi dan tata kelola dapat menciptakan lapangan bermain yang setinggi, menumbuhkan kepercayaan diri untuk berinovasi dan memanfaatkan manfaat dari perkembangan luar biasa ini.
“Beberapa mungkin tidak setuju, tetapi biasanya regulasi biasanya selaras dengan tingkat risiko dan bukan instrumen tumpul, misalnya UU AI UE berbasis risiko, yang berarti ditargetkan dan proporsional. Ini juga memberikan pertimbangan khusus pada kebutuhan UKM dan start-up.”
Semua ini adalah pertimbangan utama bagi perusahaan, yang harus menavigasi perubahan peraturan yang dipengaruhi secara politis sambil mempertahankan tata kelola internal yang kuat dan kerangka kerja yang solid untuk menghitung strategi mereka.
“Pada dasarnya, tata kelola dan kepatuhan harus menghasilkan membangun kepercayaan dan memberikan hasil positif dari data dan penggunaan AI. Dampak melanggar kepercayaan konsumen terhadap merek dan reputasi sangat merusak bagi perusahaan tetapi dapat dihindari dengan pendekatan yang kuat dan strategis.”
Jangan lewatkan pengetahuan yang Anda butuhkan untuk berhasil. Daftar untuk Singkat HarianPencernaan Silicon Republic tentang Need-to-Know Sci-Tech News.
