Door Marc Vontobel, medeoprichter en CEO bij Starmind
Bedrijven hebben een probleem met het hamsteren van gegevens.
Na decennia van krantenkoppen die suggereren dat data het nieuwe goud is, hebben organisaties meer data verzameld dan ze weten wat ze ermee moeten doen. Onderzoek van IDC suggereert dat bedrijven steeds meer moeite hebben om hun complexe datapools te begrijpen.
In de data hebben goudkoortsorganisaties zich niet omringd met schatten, maar met afval. Het is tijd om eerlijk te zijn over data: het meeste is afval. Maar dat betekent niet dat het waardeloos is. En als je erover nadenkt, is dat geen tegenstrijdigheid. Je hoeft alleen maar te bedenken hoe we tegenwoordig met afval omgaan.
Alleen al in de Verenigde Staten wordt jaarlijks 69 miljoen ton aan artikelen gerecycled. Het alternatief is ondenkbaar en onverantwoord: afval ophopen of bruikbare spullen naar de vuilstort sturen. Maar hoewel deze mentaliteit duidelijk is als het gaat om fysiek afval, hebben de meeste organisaties deze benadering nog niet aangepast aan digitale rommel. In plaats daarvan moeten teams door de digitale vuilnisbelt waden, wat hun werk vertraagt en het zoeken naar nuttige kennis en informatie frustrerend maakt.
Het wordt tijd dat we een einde maken aan deze verspillende, inefficiënte aanpak en datarecycling omarmen.
Het identificeren van waardevolle informatie, het extraheren ervan en het gebruiken ervan om de samenwerking, het delen van kennis en de productiviteit op onze werkplekken te verbeteren, is van vitaal belang voor zakelijk succes als we verder gaan.
Als we het goed doen, kan deze digitale recycling elk individu in staat stellen de risico’s van informatie-overload en eindeloze zoektochten naar informatie te overwinnen die, op bedrijfsbrede schaal, anders tot macro-bedreigingen voor de productiviteit zouden kunnen sneeuwen.
Hoe bouw je een kennisnetwerk dat data hergebruikt?
Sorteren en organiseren vormt de kern van elke recyclingoperatie.
Net zoals we herbruikbare flessen en blikjes van verpakkingen voor eenmalig gebruik zeven, moeten we, als het om gegevens gaat, beter worden in het identificeren van wat nuttig is en wat niet. Dit is vooral belangrijk omdat de meeste gegevens voor een enkele taak zijn gemaakt – we hoeven ze niet voor eeuwig vast te houden. Als we dat doen, staat het het vinden van relevante dingen gewoon in de weg. Net als thuis, als je nooit iets zou weggooien, zou je moeite hebben om bij te houden wat je wel nodig hebt.
Met een beetje hulp van kunstmatige intelligentie (AI) is het mogelijk om kennisnetwerken te bouwen die onbewerkte gegevens recyclen, in een context plaatsen en er een nuttige hulpbron voor de hele organisatie van maken. Een zelflerend kennisnetwerk zorgt ervoor dat stukjes gerecyclede informatie meer worden dan de som der delen. Het werkt door gebruik te maken van niet-gevoelige informatie uit bestaande bedrijfshulpmiddelen waar bedrijfsinformatie wordt gedeeld om precies te onthullen waar menselijke kennis over een specifiek onderwerp zich in een organisatie bevindt. Met dit netwerk kunnen individuen expertise delen en vragen en antwoorden in realtime koppelen.
Kortom, een kennisnetwerk neemt alle informatie op die anders bedrijven zou kunnen vertragen, en recyclet deze in plaats daarvan om het oplossen van problemen sneller te maken. Kunstmatige intelligentie is uniek in zijn vermogen om deze netwerken op twee manieren te bouwen.
Ten eerste kan AI triviale en verouderde informatie sorteren op basis van bruikbare, actuele inzichten. Wanneer u verbinding maakt met een door AI aangedreven kennisnetwerk, zoekt u niet alleen naar resultaten en bladert u door elke zoekwoordtreffer van jaren terug. De AI doet het harde werk voor je. Het fungeert als de recyclingfabriek, sorteert het afval en analyseert bredere contextuele informatie om te bepalen wat je nodig hebt. Vervolgens presenteert het het op een nuttige, verteerbare manier.
Maar hoe zit het als het antwoord er nog niet is, wachtend om ontdekt te worden?
Als het antwoord op een probleem niet al bestaat binnen het gecentraliseerde kennisnetwerk, is een andere aanpak nodig. Dit is waar een tweede type mensgerichte gegevensrecycling om de hoek komt kijken.
In plaats van de meest bruikbare informatie door te geven die beschikbaar is, kijkt de AI naar alle beschikbare gegevens en gebruikt deze om op grote schaal te begrijpen wie de beste persoon in de organisatie is om het probleem op te lossen. Dit komt omdat mensen de ultieme antwoorden hebben, maar veel van die antwoorden blijven ongedocumenteerde kennis, ze bestaan in de geest van een persoon maar zijn niet ergens opgeschreven.
AI kan bestaande gegevens hergebruiken om teams en silo’s, apps en documenten te bekijken, te begrijpen waar ongedocumenteerde kennis zich bevindt en te identificeren wie kan helpen. Zodra dat is gebeurd, verbindt het de expert eenvoudig, anoniem, met de persoon die een vraag stelt in realtime. Ten slotte, wanneer een antwoord is gedeeld, wordt het toegevoegd aan het gecentraliseerde kennisnetwerk zodat iedereen er in de toekomst gebruik van kan maken.
De zakelijke noodzaak van gegevensrecycling
Het dwangmatig oppotten van gegevens staat vaak buiten kijf. Maar het is een exponentieel groeiend probleem dat moet worden aangepakt. Het leidt tot blinde vlekken omdat werknemers moeite hebben om te vinden wat ze nodig hebben, wanneer ze het nodig hebben. Het maakt het moeilijker om deskundige kennis te identificeren en beperkt het vermogen om agile problemen op te lossen in een organisatie. Het resultaat? Onproductieve werkplekken met niet-betrokken personeel.
Het omarmen van een mentaliteit van datarecycling kan voor bedrijven ingrijpend zijn. In plaats van overweldigd en inefficiënt te worden, kunnen we door gegevens te recyclen kennisnetwerken creëren die individuen, teams, apps, documenten en meer met elkaar verbinden. Met alle kennis beschikbaar in één geïntegreerd platform, worden problemen sneller opgelost, neemt de betrokkenheid bij het werk toe en zijn bedrijven productiever.
Stel je voor dat je de volgende keer dat je een document opslaat iets weggooit. Recycle je het op de juiste manier of ben je een digitaal zwerfvuil? Met de juiste technologie kunnen we onze datagewoonten heroverwegen om eindelijk de waarde van al die informatie te maximaliseren. Wanneer we dit doen, profiteren individuen, teams en de hele organisatie van toegang tot een voortdurend verfijnd kennisnetwerk. We kunnen onze kennis delen en erkenning krijgen voor de expertise die we aan het werk brengen. En nu de strijd om informatie te vinden is verwijderd, kunnen we stoppen met worstelen door digitale rommel en gewoon meer tijd besteden aan het werk waar we van houden.
Ga voor meer informatie over het potentieel van AI om uw werkplek te transformeren naar: https://www.starmind.ai/
