L'IA pourrait réparer les dommages causés par la surcharge de données

janvier 5, 2022 Par admin 0
L'IA pourrait réparer les dommages causés par la surcharge de données

Crédit d'image: agsandrew/Getty

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Cet article a été rédigé par Marc Vontobel, cofondateur et PDG de Starmind

Les personnes travaillant dans de grandes organisations passent trop de temps à chercher des réponses. Ce n'est peut-être pas surprenant alors que 90 % des données mondiales ont été créées au cours des 2 dernières années seulement. Au total, 2,5 quintillions d'octets de données sont créés chaque jour, et ce nombre continue de croître. Pourtant, alors que la quantité de données que nous produisons a augmenté de façon exponentielle, notre compréhension de la façon de la gérer n'a pas augmenté.

L'étendue des dommages que cela a causés aux travailleurs et aux entreprises commence pour se concentrer. Les employés sont submergés par les données et incapables de localiser les connaissances dont ils ont besoin. Cela signifie que la productivité de l'entreprise, la collaboration des employés, l'efficacité de l'achèvement des projets et l'innovation en souffrent. Les entreprises doivent lutter contre la surcharge de données avant que l'écart entre la production et la gestion des données ne devienne trop important. Nous devons accroître l'accès aux connaissances et améliorer la vitesse et la précision de la résolution des problèmes pour stimuler l'engagement et la productivité au travail. Voici comment nous commençons.

Identification des données redondantes ou obsolètes avec l'IA

Au fur et à mesure que les pools de données augmentent, il est difficile de trouver ce dont nous avons besoin. L'utile et le trivial, ou le pertinent et le non pertinent, tous coexistent. Passer au crible manuellement toutes ces informations fait perdre un temps précieux aux employés à des recherches inutiles, ce qui entraîne une faible productivité et des lieux de travail frustrants.

Réfléchissez à la façon dont la plupart des entreprises traitent leurs données. Vous terminez par un travail, qu'il s'agisse d'une feuille de calcul d'objectifs de vente ou d'une mise à jour de l'état d'un projet, et vous l'enregistrez dans différentes bases de données. Que se passe-t-il ensuite? En général, rien. Il est simplement stocké et au fil du temps devient redondant. Lorsqu'un collègue tombe sur cette information à une date ultérieure, elle manque de contexte, ce qui rend difficile de comprendre si c'est utile ou non.

Mais nous ne parlons pas seulement d'un couple de documents ici. Pour mettre les choses en perspective, chaque année plus d'octets de données sont produits qu'il n'y a d'étoiles dans l'univers visible. À cette échelle, il n'est pas étonnant que lorsque nous ne parvenons pas à gérer nos données, l'espace entre nous et les informations pertinentes que nous recherchons semble infranchissable. Une enquête d'IDC a renforcé cela : les entreprises ont du mal à gérer la complexité de leurs propres données. des entreprises entières, malgré son potentiel de transformation. La façon dont les entreprises utilisent les données et permettent l'accès à des connaissances précieuses aujourd'hui aura un impact décisif sur l'organisation. Alors, comment pouvons-nous nous améliorer dans ce domaine?

L'IA pour améliorer, pas pour remplacer les connaissances humaines

Le défi de la surcharge de données est aussi un défi de collaboration. Les gens sont dépassés lorsqu'ils ne trouvent pas facilement ce dont ils ont besoin. Améliorer l'accès aux connaissances en connectant mieux les experts au sein d'une organisation aide à résoudre ce problème.

C'est là que nous voyons les avantages de la contextualisation des données et les avantages de l'utilisation de l'IA pour contextualiser les données. Toutes ces informations qui sont accablantes lorsqu'elles ne sont pas gérées peuvent en fait devenir la clé pour déverrouiller les connaissances.

Pour permettre une véritable collaboration des connaissances et connecter les employés aux informations dont ils ont besoin, nous devons commencer à utiliser le les données dont nous disposons dans les organisations pour tirer des conclusions, à grande échelle. Ce faisant, nous pouvons connecter les personnes ayant des questions au(x) bon(s) collègue(s) avec la(les) réponse(s).

L'intelligence artificielle a deux qualités supplémentaires importantes qui aident les entreprises à atteindre cet objectif et surmonter les problèmes liés à la gestion des connaissances héritées à ce jour.

Premièrement, l'IA peut apprendre à oublier. Cela signifie que non seulement l'IA peut identifier qui sait quoi sur un sujet, mais elle peut également contextualiser ces informations et reconnaître quand les informations deviennent obsolètes et redondantes, ce qui signifie qu'elle peut «oublier» les données inutiles au besoin. Deuxièmement, en utilisant des informations non sensibles tirées d'outils existants, l'IA est capable de voir à travers les silos. Il peut utiliser toutes sortes d'informations pour tirer des conclusions à grande échelle, créant dans une plate-forme intégrée une carte en direct ou un «réseau de connaissances» de qui sait quoi au sein d'une organisation.

En bref, en utilisant des données, l'IA peut construire un réseau de connaissances et d'expertise en temps réel. Lors de la recherche de réponses, tout le monde peut alors accéder aux informations les plus précises et à jour ou au meilleur expert, à ce moment précis, pour aider instantanément.

Avant le des zettaoctets de données deviennent des yottaoctets, il est temps d'embrasser le rôle de l'IA dans la lutte contre la surcharge de données. Avec l'IA, nous pouvons commencer à exploiter les données de la manière dont les entreprises et les employés l'exigent: pour renforcer la connexion, la résolution de problèmes, la collaboration et trouver les réponses dont nous avons besoin.

Marc Vontobel est cofondateur et PDG de Starmind

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