ИИ может восстановить повреждение, сделанное перегрузкой данных

ИИ может восстановить повреждение, сделанное перегрузкой данных

Источник · Перевод автора

Люди, работающие в крупных организациях тратят слишком много времени на поиски ответов. Это может быть удивительно, когда 90% данных в мире было создано в течение последних 2 лет в одиночку. В общей сложности, 2,5 квинтиллиона байты данных создаются каждый день, с числом продолжает расти. Тем не менее, в то время как объем данных, которые мы производим, рос в геометрической прогрессии, наше понимание того, как управлять его не имеет.

Степень повреждения этого причиняли работники и предприятия начинают приходить в центр внимания. Сотрудники перегружены данными и не может найти знания, которые они нуждаются. Это означает, что производительность бизнеса, сотрудничество сотрудников, эффективность завершения проекта, и инновации все страдают. Компании должны решить перегрузки данных до разрыва между производством и управлением данными становится слишком широким. Нам необходимо расширить доступ к знаниям и повысить скорость и точность решения проблем, чтобы обеспечить активное взаимодействие и производительность на работе. Вот как мы начинаем.

Выявление избыточных или устаревших данных с ИИ

По мере роста пулов данных, что трудно найти то, что нам нужно. Полезный и тривиальное, или соответствующий и не имеет значения, все сосуществует. просеивание вручную через всю эту информацию отходов ценного времени сотрудников на ненужные поиски, что приводит к низкой производительности и разочарование рабочих мест.

Рассмотрим, как большинство предприятий относятся к своим данным. Вы заканчиваете с частью работы, будь то электронные таблицы целевых показателей продаж или обновление статуса проекта, и вы сохраните его к различным базам данных. Что произойдет дальше? Как правило, ничего. Это просто сохраняется и с течением времени становится излишним. Когда коллега натыкается эту информацию на более поздний срок, ему не хватает контекста, что делает его трудно понять, является ли это полезно или нет.

Но мы говорим не только о нескольких документов здесь. Для того, чтобы положить вещи в перспективе, ежегодно более байты данных производятся чем звезды в видимой Вселенной. В этом масштабе, это не удивительно, что, когда мы не управляем нашими данными, пространство между нами и соответствующей информации, которую мы ищем чувствует себя непроходимо. Опрос от IDC армированного это – предприятия пытаются справиться со сложностями их собственных данных.

Короче говоря, устаревшие данные не только наносит ущерб отдельным работникам, но и наносит ущерб производительности всего бизнеса – несмотря на преобразовательной потенциал. Как компании используют данные и обеспечивают доступ к ценным знаниям сегодня будет иметь «судьбоносное» воздействие на организации. Итак, как же мы получаем лучше в этом?

ИИ для усиления, а не заменить человеческое знание

Проблема перегрузки данных также является сотрудничество проблемой. Люди становятся перегружены, когда они не могут найти то, что им нужно легко. Улучшение доступа к знаниям путем более тесной увязки экспертов по организации помогает решить это.

Здесь мы видим преимущество контекстуализации данных и преимущество использования ИИ контекстуализировать данные. Вся эта информация, которая подавляющая, когда неуправляемые на самом деле может стать ключом к разгадке знаний.

Для обеспечения истинного сотрудничества знаний и связи сотрудников с информацией, необходимой им, мы должны начать использовать данные, которые мы имеем в организациях, чтобы сделать выводы, в масштабе. При этом, мы можем соединить человек с вопросами к правым коллегам с ответом (ами).

Искусственный интеллект имеет два дополнительных важных качеств, которые помогают предприятиям достичь этого и преодолеть проблемы с управлением устаревшими знаний на сегодняшний день.

Во-первых, ИИ можно научить забыть. Это означает, что не только может определить ИИ, кто знает, что о теме, но она также может контекстуализировать эту информацию и распознают, когда информация устаревает и избыточными, то есть он может «забыть» неудобный данные по мере необходимости. Во-вторых, с использованием не-конфиденциальной информации, вычитаемое из существующих инструментов, ИИ может видеть через силос. Он может использовать все виды информации, чтобы сделать выводы в масштабе, создавая в одной интегрированной платформе живой карты или «сеть знаний», кто знает, что в рамках организации.

Короче говоря, с использованием данных, ИИ может создать сеть знаний и опыта в реальном масштабе времени. При поиске ответов, каждый может затем получить доступ к наиболее точной, свежей информации или лучшего специалиста, в то определенный момент времени, на помощь немедленно.

Перед тем, как зеттабайт данных растет иоттабайт, пришло время, чтобы принять роль ИИ в решении перегрузки данных. С ИИ, мы можем начать используя данные в том, как бизнесе и сотрудники требуют: подключение Empower, решение проблем, сотрудничество и находить ответы, которые нам нужны.