Datanhallinnalla kriittinen rooli tekoälyhankkeiden onnistumisessa

Tekoälystä (Artificial Intelligence, AI) on tullut teknologia-alan kuuma puheenaihe, eikä ihme. Tekoälyllä on potentiaalia muuttaa toimialaa kuin toimialaa, ja organisaatiot pyrkivätkin nyt kilpaa hyödyntämään tekoälyn luomia mahdollisuuksia kilpailuedun saamiseksi. Erityisesti generatiivinen tekoäly (Generative AI) ja sen uusimmat sovellukset, kuten ChatGPT, ovat saaneet huomiota paitsi teknologiapiireissä, myös valtamediassa.

Tekoälymallien tehokkuus riippuu kuitenkin niiden kouluttamiseen käytetyn tiedon laadusta, joten datanhallinta on kriittinen osa jokaista tekoälyhanketta. 

Tekoäly on nopeasti kehittyvä teknologian ala, jolla on potentiaalia mullistaa organisaatioiden toimintaa ja ihmisten tapa elää. Tekoälyyn liittyy sellaisten tietokonejärjestelmien kehittäminen, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä, jotka tyypillisesti edellyttävät ihmisen älykkyyttä, kuten puheen tunnistaminen, kohteiden tunnistaminen kuvista, kuvien analysointi ja päätösten tekeminen datan perusteella.

Tekoälyjärjestelmät voidaan suunnitella toimimaan eri tasoilla niiden tarkoituksen tai käytön mukaan. Jotkut järjestelmät on suunniteltu suorittamaan tiettyjä tehtäviä, kun taas jotkut järjestelmät voivat suorittaa mitä tahansa älyllistä tehtävää, jonka ihminen voisi suorittaa. Lisäksi on olemassa myös kehittynyt tekoäly, joka voi ylittää ihmisen älykkyyden kaikilla osa-alueilla.

Jotta tekoäly toimisi tehokkaasti ja tarkoitetulla tavalla, tulee sen taustalla ja pohjana olevien edellytysten täyttyä. Näitä ovat esimerkiksi

• skaalautuva infrastruktuuri
• lainsäädännön noudattaminen, vaatimuksen mukaisuus ja eettiset näkökulmat
• ammattitaitoinen henkilöstö
• laadukkaan datan saatavuus.

Koska korkealaatuisen datan saatavuus ja lainsäädännön noudattaminen ovat eräitä tehokkaan tekoälyn tärkeimmistä edellytyksistä, on tiedonhallinta kiinteän osan tekoälyn kehitysprosessia. 

Datanhallinnalla on tärkeä rooli tekoälyhankkeiden onnistumisessa. Datanhallinnalla tarkoitetaan prosessia, jossa tietoja kerätään, tallennetaan, käsitellään ja analysoidaan tehokkaasti, turvallisesti sekä säännösten ja parhaiden käytäntöjen mukaisesti. Prosessiin kuuluu sen varmistaminen, että tiedot ovat korkealaatuisia, saatavilla ja käyttökelpoisia päätöksentekoa ja tässä tapauksessa tekoälyä varten.

Tekoälymallien koulutuksessa käytettävien tietojen laatu ja määrä ovat suoraan yhteydessä mallien tehokkuuteen. Siksi tehokas datanhallinta on ratkaisevan tärkeää tekoälymallien tuottamien päätösten, raporttien, analyysien ja ennusteiden tarkkuuden ja luotettavuuden varmistamiseksi.

Datanhallinta myös yhdistää tekoälyn liiketoimintaprosesseihin. Keräämällä ja analysoimalla dataa eri lähteistä organisaatiot voivat saada tietoa muun muassa asiakkaiden käyttäytymisestä, markkinatrendeistä ja toimintansa tehokkuudesta. Näitä havaintoja voidaan sitten käyttää strategiseen päätöksentekoon, liiketoiminnan kasvattamiseen ja kilpailuedun hankkimiseen.

On olemassa useita käytännön esimerkkejä siitä, kuinka organisaatiot voivat toteuttaa tekoälyn datanhallintaa. Yksi esimerkki on luonnollisen kielen prosessointi eli Natural Language Processing (NLP), jonka avulla analysoidaan ja käsitellään kielidataa, tehtävien automatisointia tai tiedon keruuta varten. NLP-algoritmit tukeutuvat suuriin määriin korkealaatuista tekstidataa harjoitteluun ja tarkkojen tulosten saavuttamista varten. Jotta tätä dataa voidaan hallita tuloksellisesti, organisaatioiden on varmistettava, että se on kerätty asianmukaisesti eri lähteistä, jäsennelty ja kategorisoitu/luokiteltu tekoälyä varten. Tämä edellyttää tehokkaiden tiedonhallintakäytäntöjen ja -menettelyjen käyttöönottoa sen varmistamiseksi, että tekoälymallien koulutukseen käytettävä data on korkealaatuista, relevanttia ja luotettavaa.

Huomautus: Laajat kielimallit eli Large Language Models (LLM), kuten ChatGPT, voidaan nähdä luonnollisen kielen prosessoinnin jatkeena, sillä molemmat alat käsittelevät ihmisen kielen ymmärtämistä ja käsittelyä. Luonnollisen kielen prosessointi eli NLP keskittyy enemmän kielenkäsittelyn käytännön sovelluksiin, kun taas laajat kielimallit keskittyvät enemmän kehittyneiden kielimallien tutkimukseen ja kehittämiseen. Sekä NLP että LLM ovat generatiivisen tekoälyn alaluokkia.

Lisäksi tehokas tekoälyn tiedonhallinta edellyttää kokonaisvaltaista lähestymistapaa, joka sisältää tiedonkeruu-, tallennus-, esikäsittely- ja analysointiprosessit. Tämä edellyttää teknologioiden, kuten big data -alustojen, data-altaiden ja tietovarastojen hyödyntämistä sekä tiedonhallintaa, yksityisyyttä ja turvallisuutta koskevien käytäntöjen ja menettelyjen toteuttamista.

Tekoälyhankkeiden datanhallintaan liittyy monenlaisia haasteita. Yksi merkittävä haaste on tekoälymallien kouluttamiseen käytettävien tietojen laadun ja tarkkuuden varmistaminen. Se on erityisen tärkeää terveydenhuollon ja rahoituksen kaltaisilla toimialoilla, joilla virheellisillä ennusteilla voi olla vakavia seurauksia.

Toinen haaste on yksityisyyden ja tietoturvan edistäminen. Organisaatioiden on varmistettava, että arkaluonteiset tiedot ovat suojattu luvattomalta käytöltä, ja samanaikaisesti niiden on edistettävä tietojen jakamista ja yhteistyötä läpi organisaatioiden.

Tehokas datanhallinta on myös ratkaisevan tärkeää sen varmistamiseksi, että tietoja käytetään eettisesti ja lakien edellyttämien vaatimusten mukaisesti. Tämä edellyttää tietojen keräämistä, tallentamista ja käyttöä koskevien käytäntöjen, menettelyjen ja toimitapojen käyttöönottoa sekä selkeiden ohjeiden laatimista tietojen omistajuutta ja jakamista varten.

Haasteiden voittaminen edellyttää kokonaisvaltaista lähestymistapaa datanhallintaan. Se edellyttää myös jatkuvan parantamisen kulttuuria, jossa organisaatiot arvioivat ja optimoivat jatkuvasti datanhallintakäytäntöjään varmistaen, että ne tukevat tehokkaasti tekoälyhankkeita.

Datanhallinnalla on kriittinen rooli tekoälyhankkeiden onnistumisessa. Tehokkaan datanhallinnan avulla organisaatiot voivat kerätä, tallentaa, järjestää ja analysoida dataa tehokkaasti ja tarkasti, mikä johtaa luotettavampiin ja tarkempiin tekoälymalleihin. Tekoälyn datanhallintaan liittyy kuitenkin useita haasteita, kuten tiedon laadun varmistaminen sekä tietosuojaan ja tietoturvaan liittyvät riskit. Ottamalla käyttöön datanhallinnan parhaat käytännöt organisaatiot voivat voittaa nämä haasteet ja hyötyä tekoälyn luomista mahdollisuuksista ja eduista.

Tarjoamme laajaa osaamista ja kokemusta sekä tekoälyn että datanhallinnan alueilta. Yhdistämällä kokeneet asiantuntijamme ja johtavat parhaat käytännöt (paikallisista ja maailmanlaajuisista hankkeistamme), tuemme asiakkaitamme tekoäly- ja datanhallintahankkeiden kaikissa vaiheissa.

Ota yhteyttä, niin keskustellaan datanhallinnasta!

Tapani Kemppainen
Puh. +358 40 1514513
etunimi.sukunimi@kpmg.fi