Untuk memanfaatkan potensi AI generatif secara maksimal dan meningkatkan nilai bisnis, para pemimpin data perlu menerapkan beberapa langkah penting. Berikut adalah tujuh langkah strategis yang dapat diambil:
- Fokus pada Nilai
Pahami di mana letak nilai bisnis dan jenis data apa yang diperlukan untuk mencapainya. Tiga pendekatan utama yang bisa diambil adalah:
Taker: Menggunakan layanan yang sudah ada. Fokus pada penyediaan data berkualitas dan memvalidasi hasil yang dihasilkan oleh model AI.
Shaper: Mengakses model dan menyesuaikannya dengan data internal. Evaluasi dan sesuaikan arsitektur data untuk mendukung hasil yang diinginkan.
Maker: Membangun model dasar sendiri. Membutuhkan strategi pelabelan data yang canggih serta investasi yang signifikan.
- Bangun Kemampuan Spesifik dalam Arsitektur Data
Penyimpanan Data Tidak Terstruktur: Kembangkan sistem untuk menangani data tidak terstruktur seperti chat, video, dan kode.
Pra-proses Data: Standarisasi penanganan data untuk meningkatkan kinerja AI. Pastikan data siap digunakan dengan menghapus format yang tidak sesuai dan membersihkan data sensitif.
Database Vektor: Gunakan database vektor untuk menyaring dan mengakses informasi yang relevan secara efisien.
Integrasi Large Language Models (LLM): Pilih kerangka kerja yang tepat untuk menghubungkan model AI dengan sistem data yang ada.
Rekayasa Prompt: Strukturkan pertanyaan untuk mengoptimalkan respons dari model AI, berdasarkan konteks data yang ada.
- Fokus pada Siklus Hidup Data untuk Menjamin Kualitas
Data Sumber: Tingkatkan kualitas data dengan memperhatikan masalah seperti bias dan memastikan metadata yang baik.
Pra-proses: Konsistensikan data dan pastikan sesuai dengan standar yang ditetapkan. Deteksi dan normalisasi data yang tidak sesuai.
Prompt: Evaluasi dan ukur kualitas prompt yang digunakan.
Output dari LLM: Implementasikan prosedur pemerintahan untuk menilai dan memperbaiki hasil yang dihasilkan model.
- Lindungi Data Sensitif dan Siap Menghadapi Regulasi Baru
Risiko Keamanan: Prioritaskan perlindungan terhadap data proprietary dan informasi pribadi.
Akses ke Data Informasi Identifikasi Personal: Atur sistem perlindungan untuk data pribadi dan pastikan data sensitif dihapus sebelum digunakan oleh model.
Regulasi: Pantau peraturan terbaru, seperti GDPR dan AI Act, untuk memastikan kepatuhan terhadap regulasi yang berkembang.
- Bangun Talenta Rekayasa Data
Fokus pada keterampilan yang relevan dengan AI generatif, seperti integrasi data dan pengelolaan model. Pertimbangkan pelatihan khusus untuk meningkatkan produktivitas dan keterampilan teknis. - Manfaatkan Generative AI untuk Mengelola Data
Gunakan AI generatif untuk mempercepat dan meningkatkan proses di seluruh rantai nilai data. Identifikasi area di mana AI dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas. - Pantau Secara Patuh dan Intervensi dengan Cepat
Investasikan dalam pengukuran kinerja dan keuangan. Pantau implementasi secara dekat untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah dengan cepat. Gunakan data untuk membuat keputusan yang cepat dan strategis.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, perusahaan dapat memanfaatkan AI generatif secara efektif dan meningkatkan nilai bisnis mereka melalui pengelolaan data yang strategis dan terencana.
Artikel ini telah diterbitkan oleh McKinsey pada 15 September 2023, dengan judul The Data Dividend: Fueling Generative AI. Artikel selengkapnya dapat dibaca di sini.
