Wyzwania wprowadzania AI w branży zdrowotnej i SaaS
W branży zdrowotnej, przepisy regulacyjne często hamują innowacje związane z AI, co jest zrozumiałe, biorąc pod uwagę wagę decyzji podejmowanych w tym sektorze. Jednak w przypadku oprogramowania typu SaaS dla firm, brak jest takich restrykcji, a mimo to wdrażanie AI jest tam również powolne. Głównym problemem są złożone i nieuporządkowane dane, które narastają w miarę rozwoju przedsiębiorstw i dodawania nowych narzędzi oraz produktów.
Komplikacja danych przy rozwoju firmy
W miarę jak firmy rozwijają swoje oferty, wprowadzając różnorodne modele przychodów, struktura danych staje się coraz bardziej skomplikowana. Na przykład, przedsiębiorstwo, które zaczyna od sprzedaży jednorazowych produktów, może później dodać subskrypcje lub modele płatności zależne od zużycia. Równocześnie zwiększa się liczba kanałów sprzedaży. Firma może rozpocząć od sprzedaży samodzielnej, ale wkrótce może się okazać, że potrzebne są zespoły sprzedażowe do cross-sellingu i upsellingu.
Fragmentacja danych i problem z narzędziami SaaS
Wraz z rozwojem, wiele firm po prostu dodaje nowe systemy sprzedażowe, co prowadzi do fragmentacji danych. Przykładowo, dział marketingu może korzystać z kilkunastu różnych narzędzi SaaS, co skutkuje powstawaniem silosów danych. W rezultacie firmy tracą globalny wgląd w swoje operacje, a ręczne uzgadnianie danych staje się czasochłonne i mało efektywne.
Ograniczenia AI w obliczu nieuporządkowanych danych
AI nie jest remedium na problem nieuporządkowanych danych. Wymaga ona czystych i zintegrowanych zbiorów danych, aby działać prawidłowo. Dane zgromadzone w różnych systemach często nie są kompatybilne, co uniemożliwia AI ich skuteczną analizę. Na przykład, różnice w nazewnictwie tego samego elementu w różnych systemach mogą prowadzić do błędnych wniosków. Z tego powodu dane muszą być odpowiednio oczyszczone i zintegrowane przed użyciem AI.
Rola człowieka w kontekście błędów AI
Pomimo oczyszczenia danych, systemy AI mogą nadal generować błędne informacje, co wymaga interwencji ludzkiej w celu weryfikacji. W sektorze finansów, gdzie precyzja jest kluczowa, nawet małe błędy mogą prowadzić do poważnych konsekwencji. Integracja AI przed pełnym uporządkowaniem danych może zwiększyć obciążenie analityków, którzy muszą potem korygować błędy.
Strategie rozwiązania problemu złożoności danych
Istnieje kilka rozwiązań dla problemu złożoności danych spowodowanego rosnącą liczbą narzędzi SaaS. Firmy powinny regularnie oceniać swój stos technologiczny, aby upewnić się, że każde narzędzie jest naprawdę potrzebne i nie przyczynia się do bałaganu danych. W sytuacji, gdy dane są fragmentowane, warto rozważyć przejście na jedną, zunifikowaną platformę, która zapewnia spójność danych.
