Data is het ruwe materiaal van het Generatieve AI-tijdperk. Elk succesvol GenAI-model heeft in de basis accurate data nodig om relevante output te produceren. Net zoals een chemicus basiselementen in iets nieuws omzet, willen organisaties hun ruwe gegevens met behulp van AI veranderen in inzichten.
In hun backend zijn AI-modellen vergelijkbaar met scheikunde. Ze zijn in staat om waarde uit data te onttrekken, maar enkel wanneer we de juiste ingrediënten voorzien. Vandaag genereren we 0,33 zettabytes aan data per jaar, en dat aantal blijft maar toenemen. Volgens McKinsey zou GenAI op wereldschaal een economisch voordeel van 2,6 tot 4,4 biljoen dollar kunnen opleveren. Ook in België zou de economie dus miljarden kunnen verdienen met GenAI. Zo heeft de technologie een impact in lijn met innovaties zoals het periodiek systeem of de ontdekking van de DNA-molecule.
Maar net als bij elke scheikundige ontdekking moet je ook de juiste methode vinden om goede resultaten te bekomen. De volgende stappen zijn noodzakelijk om je organisatie te transformeren.
Zuiver de oorspronkelijke materie
Data is het substraat dat nodig is om AI-systemen te trainen. Het biedt het fundament waarop die AI-systemen uiteindelijk functioneren. Aangezien schone en betrouwbare data essentieel is voor het genereren van inzichten en handelingen, is kwaliteit een must. Zoals een chemicus die substanties zuivert, moeten organisaties hun data opschonen en verfijnen. Uit cijfers blijkt dat zeven op tien organisaties (72%) in België het lastig hebben om hun data om te zetten in realtime inzichten. Ook wereldwijd slagen slechts drie op tien organisaties hier wel in. Zoals het gezegde luidt: garbage in, garbage out. GenAI is maar zo krachtig als de data waarop het draait.
In de meeste organisaties is de data verspreid over verschillende locaties. Het merendeel zit on-premises, terwijl ruim 50% van alle bedrijfsdata aan de edge wordt gegenereerd. Het is moeilijk en duur om data van de ene locatie naar de andere te verplaatsen. Daarom is het efficiënter als we AI tot bij de data brengen. Het trainen en runnen van AI-modellen in een on-prem omgeving biedt voordelen voor de verwerking, analyse, compliance en beheer van intellectueel eigendom. Organisaties winnen als ze het juiste GenAI-model tot bij hun voorbereide data kunnen brengen.
Elementen combineren
Scheikundigen bereiden verbindingen van verschillende elementen door ze te mengen om nieuwe stoffen te maken. In de wereld van GenAI kan je hetzelfde doen door in open ecosystemen te werken – bedrijfsmodellen die data en diensten delen om meer waarde te creëren. AI/GenAI-workloads hebben nood aan flexibiliteit in infrastructuur en software die zich even snel aanpast als de manier waarop modellen evolueren. Open Large Language Models (LLM’s) creëren gelijke kansen in het ecosysteem, wat organisaties toelaat om sneller vooruit te gaan en problemen op te lossen. Van startups tot de overheid en bedrijfsorganisaties: voor ieder stukje van de sector is een rol weggelegd.
Het vermengen van verschillende elementen – samenwerking, met andere woorden – leidt tot nieuwe opportuniteiten en kan de kost van AI-ontwikkeling verminderen. Openheid garandeert eerlijke concurrentie, keuze en kennisdeling. En we mogen ook de ethische component zeker niet vergeten. Open modellen staan onder openbaar toezicht, wat onderzoekslaboratoria stimuleert om bias te verminderen en data te beveiligen. Het is als het combineren en destilleren van elementen met een ethische lens.
De formule van inzichten
Zodra je je basismateriaal (je data) zuivert en met de juiste elementen combineert in een open ecosysteem, kan je tot een echte doorbraak komen: de formule voor inzichten. AI-algoritmen voorspellen trends, gedrag van klanten en marktdynamica. Deze inzichten werken als een formule die organisaties in stand houdt en strategische beslissingen ondersteunt.
AI is geen magie, maar een gedisciplineerde praktijk. Data scientists en ingenieurs volgen precieze methodologieën om innovatie mogelijk te maken. Hun laboratorium bestaat niet uit proefbuisjes en bekers, maar uit werkstations, data, computers en storage. Het zijn stuk voor stuk waardevolle tools om wijsheid uit data te halen. Wat zit er vandaag in jouw chemische tooldoos?
De chemische noodzaak
AI en databeheer zijn nauw met elkaar verbonden. Je hebt een strakke datastrategie nodig om de voordelen van generatieve AI-modellen te plukken. We raden daarom aan dat je je data behandelt zoals een ruw element. Het vergt verfijning en een gedetailleerd proces om het in een waardevolle substantie om te zetten. Je organisatie moet de grondbeginselen van de scheikunde oproepen: blijf nieuwsgierig, wees volhardend en leg jezelf toe op het omzetten van data in inzichten. Enkel zo zal je de transformatieve waarde van AI kunnen ervaren.
Dit is een ingezonden bijdrage van Dell Technologies. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.