S rozvojem umělé inteligence rostou obavy o důvěryhodnost dat a jejich bezpečnost

Bezpečnost a spolehlivost dat jsou již dlouho rozhodujícím faktorem pro úspěch obchodních aktivit. Rychlý pokrok v oblasti umělé inteligence (AI) ale učinil z těchto aspektů podnikání ještě důležitější záležitost. Podle Wendy Batchelderové, ředitelky pro data společnosti Salesforce je revoluce v oblasti umělé inteligence vlastně datovou revolucí. “Strategie společnosti v oblasti umělé inteligence je tak silná, jak silná je její datová strategie, jejímž jádrem je důvěryhodnost,”.

Téměř 9 z 10 (87 %) vedoucích pracovníků v oblasti analytiky a IT se shoduje, že pokrok v oblasti umělé inteligence zvyšuje prioritu v oblasti správy dat.

Salesforce State of Data Analytics report, který obsahuje zkušenosti od více než 10 000 vedoucích pracovníků z 18 zemí, ukazuje, že respondenti nemají dostatečnou důvěru v přesnost dat. Kromě toho se jako jejich největší problém při správě a využívání dat pro obchodní potřeby ukázala bezpečnost dat.

Aby se vedoucí pracovníci s těmito výzvami vypořádali, zaměřují se na zlepšení správy dat a vytvoření datové kultury, která bude odpovídat současným potřebám.

Nedostatek důvěryhodných dat vyvolává obavy, že nebude možné využitít výhody umělé inteligence

Společnosti se dnes úzce zaměřují na využití generativní umělé inteligence ke zvýšení produktivity, efektivity a růstu příjmů.

Nedávný průzkum společnosti Salesforce odhalil, že první uživatelé již vidí výsledky, včetně rychlejšího řešení zákaznických služeb a zvýšení prodeje. Není tedy divu, že se vedoucí pracovníci firem obávají, že pokud umělou inteligenci nezačnou využívat, jejich firma začne zaostávat za konkurencí.

Aby mohli vedoucí pracovníci využít výhod umělé inteligence, musí si nejprve udělat pořádek ve svých datech. Efektivní umělá inteligence – generativní i jiná – vyžaduje bezpečné a spolehlivé datové vstupy. 92 % vedoucích pracovníků v oblasti analytiky a IT upozorňuje, že potřeba důvěryhodných dat je vyšší než kdykoli v minulosti.

Vedoucí obchodu méně důvěřují kvalitě dat ve srovnání s šéfy IT a analytiků

Největší důvěru v přesnost dat mají týmy, které jsou jim nejblíže, tedy datové a analytické týmy. Přesto i tyto týmy mají velký prostor pro zlepšení: pouze 57 % vedoucích pracovníků v oblasti dat a analytiky má naprostou důvěru ve vlastní data. Ještě skeptičtější jsou oddělení line-of-business, jako je marketing, prodej a služby, kde vlastním datům zcela důvěřuje v průměru 43 % respondentů.

Týmy zákaznického servisu, jejichž výkon závisí na včasné a přesné kombinaci údajů o zpětné vazbě od zákazníků a podrobných informacích o produktech a zákaznících, mají o kvalitě svých dat obzvlášť velké pochybnosti.

Bezpečnostní hrozby a nedostatečná harmonizace dat ohrožují jejich spolehlivost

Zatímco nedostatek důvěry poukazuje na snahu firem využívat data jako základ řešení využívajících umělou inteligenci, problémem číslo jedna mezi dotázanými jsou hrozby pro bezpečnost dat.

Nedávná studie Salesforce zjistila, že 65 % vedoucích IT pracovníků se v období od června 2021 do června 2022 setkalo s nějakým způsobem narušení bezpečnosti. Z těch, kteří s ním mají osobní zkušenost, se 35 % nepodařilo obnovit žádná zasažená data. Generativní umělá inteligence přináší další riziko úniku proprietárních firemních dat do veřejného prostoru.

K rostoucím obavám o kybernetickou bezpečnost se přidává další významný faktor: objem i složitost organizace dat se zvyšuje, což rozšiřuje prostor pro hrozby.

Více než dvě třetiny (68 %) analytických a IT týmů očekávají, že objem dat v příštích 12 měsících vzroste. Předpokládají, že tento nárůst bude značný. Techničtí manažeři očekávají v průměru asi 20 % nárůst v různých zdrojích včetně dat první strany, dat třetích stran a dat v zařízeních – což je vzhledem k nezávislým výzkumným studiím pravděpodobně podhodnocené číslo.

Správa rostoucího množství dat z nejrůznějších zdrojů není jen otázkou bezpečnosti: jde o technickou výzvu, s níž je třeba se vypořádat. Vedoucí pracovníci v oblasti analytiky a IT uvádějí po bezpečnostních hrozbách jako největší překážku při zhodnocování dat jejich nedostatečnou harmonizaci. Následné dopady práce s nesourodými a oddělenými daty znepokojují vedoucí pracovníky firem, kteří uvádějí ohromné objemy dat a neexistenci jediného „zdroje pravdy“ jako hlavní překážky pro využití vlastních dat. Jako třetí, respektive čtvrtou největší výzvu v oblasti dat ve svých organizacích uvádějí také nedostatečný počet školení a efektivních způsobů získávání nových poznatků v této oblasti.

Správa dat a datová kultura jsou klíčem k efektivnějšímu využití dat

Klíčovou součástí budování základů pro úspěch umělé inteligence je správa dat – soubor pravidel nebo zásad, podle kterých se v organizaci shromažďují, spravují, ukládají, měří a sdělují informace.

Stanovením jasných parametrů pro přístup k datům, jejich přesnost, soukromí, zabezpečení a uchovávání využívají chytří vedoucí pracovníci správu dat k zajištění kvality, demokratizaci přístupu a ochraně soukromí. Efektivní správa dat může objasnit klíčové otázky: Otázky týkající se přesnosti dat (např.: jsou data správná a bez nesrovnalostí?), úplnosti (např.: získávám úplný obraz?), spolehlivosti (např.: jsou data konzistentní a důvěryhodná v čase a v různých kontextech?) a relevance (např.: poskytují data potřebný přehled?).

Naprostá většina dotázaných vedoucích pracovníků v oblasti analytiky a IT používá správu dat jako nástroj k zajištění a certifikaci základní kvality dat (85 %), jako rámec pro vzbuzení důvěry v data (84 %) a jako účinný způsob demokratizace přístupu k datům (81 %).

Jeden z členů skupiny Tableau Data Leadership Collaborative a vedoucí oddělení datové analytiky ve společnosti Teamwork Kevin O’Callaghan vidí v řízení dat jasný potenciál, který by mohl ovlivnit jejich strategii v oblasti umělé inteligence: „Jednou ze změn, o které aktuálně uvažuji, je rozšíření našeho výboru pro řízení na radu pro řízení umělé inteligence.“ A dodává: „AI governance board jako rozšíření našeho data governance poskytuje zúčastněným stranám transparentní pohled na priority, případy použití a rizika AI. Pomáhá nám to převádět a sledovat, jak se vize AI mění na zvládnutelnou a měřitelnou realitu.“

Zlepšení důvěry v data je samozřejmě více než jen technickým řešením; pro zvýšení důvěry a přijetí dat je zásadní podpora silné datové kultury – vytvoření myšlení a praxe, které se týkají hodnoty společnosti založené na datech. Výzkumy zjistily, že společnosti založené na datech dosahují lepších výsledků téměř ve všech ukazatelích.

Více než 7 z 10 společností zvyšuje rozpočty na nástroje pro analýzu dat a školení.

• 79 % vedoucích pracovníků v oblasti analytiky a IT investuje ve srovnání s loňským rokem více do nástrojů pro analýzu a vizualizaci dat.
• 75 % vedoucích pracovníků v oblasti analytiky a IT investuje ve srovnání s loňským rokem více do školení a rozvoje.

„Správa dat je nejdůležitějším opatřením, které může podnik přijmout pro úspěšnou implementaci generativní AI,“ říká Batchelder. „Pro efektivní správu dat musí vedoucí pracovníci strategicky využívat správu dat a investovat do silné kultury více než kdy jindy.“

Více informací

• Přečtěte si celý State of Data and Analytics report.
• Podívejte se na blog Datová strategie ve světě, který je založen na umělé inteligenci: Zde je návod, jak začít.
• Zjistěte, jak Tableau AI umožňuje chytřejší rozhodování
• Začněte využívat službu Data Cloud hned teď
• Podívejte se, jak může vrstva Einstein Trust Layer zvýšit produktivitu pomocí generativní umělé inteligence.

Metodika

Údaje v této zprávě pocházejí ze dvou dvojitých anonymních průzkumů provedených od 16. června do 31. července 2023. První průzkum přinesl 5 540 odpovědí od analytiků a pracovníků s rozhodovacími pravomocemi v oblasti IT z 18 různých zemí Severní Ameriky, Latinské Ameriky, Asie a Tichomoří a Evropy. Druhý průzkum vygeneroval 5 540 odpovědí od vedoucích pracovníků v přímé obchodní linii ze stejných zemí. Další podrobnosti naleznete ve zprávě. Výsledky průzkumu na úrovni jednotlivých zemí ovlivňují rozdílné kultury.