5 tips om bedrijfsdata klaar te maken voor generatieve AI

De hamvraag is, hoe kunnen bedrijven profiteren van AI, terwijl ze tegelijkertijd de privacy van gegevens waarborgen? Volg deze vijf tips om ervoor te zorgen dat bedrijfsdata veilig en gereed zijn voor generatieve AI, om zo geen privacy-blauwtje te lopen.

1. Slimme integratie van data

Bedrijven beschikken vaak over een overvloed aan gegevens in uiteenlopende formaten, afkomstig van verschillende bronnen. Hoe meer data, hoe beter voor generatieve AI: er zijn immers veel data beschikbaar om op getraind te worden. Maar om dit soepel te laten verlopen, is het nodig om gegevens te identificeren, te verzamelen en te verplaatsen naar een datawarehouse of data lake. Zo ontstaat een centrale opslag, waardoor het eenvoudiger is om complexe analyses uit te voeren op gecombineerde datasets.

2. Up-to-date data

Door voortdurend actuele gegevens te leveren, kunnen grote taalmodellen zich snel aanpassen. Zo is het ook mogelijk om contextueel relevante en samenhangende resultaten te generen voor verschillende toepassingen. Dit vereist een aanpak die in real-time wijzigingen in de dataset bijhoudt, zodat actuele data altijd beschikbaar zijn. Door een real-time gegevensstroom ontstaat een continue feedback-loop, wat resulteert in betrouwbare output.

3. Geoptimaliseerde data

Het voorbereiden van gegevens voor gebruik in taalmodellen vereist een geschikte transformatie van ruwe data. Het afstemmen van deze transformaties op het doelsysteem is van groot belang. Dit omvat bijvoorbeeld het gebruik van push-down SQL (een strategie om de verwerkingstijd van complexe opdrachten te verkorten) en andere methoden om gegevens geschikt te maken voor analyse en rapportage.

4. Toegang tot kwaliteitsdata

Het waarborgen van de kwaliteit van data is van cruciaal belang voor generatieve AI, aangezien dit direct invloed heeft op de betrouwbaarheid, nauwkeurigheid en samenhang van de resultaten. Het gebruik van hoogwaardige data tijdens de training stelt het model in staat om betekenisvolle patronen en verbanden te leren, wat uiteindelijk zorgt voor waardevolle inhoud. Periodieke steekproeven helpen de datakwaliteit te controleren en aan te passen indien nodig.

5. Databeheer

Data governance is van essentieel belang voor generatieve AI, omdat het zorgt voor een verantwoord en effectief gebruik van data in taalmodellen. Denk hierbij aan het opstellen van heldere strategieën en beleidsregels voor gegevensverzameling en -opslag. Binnen de context van generatieve AI kan data governance bijvoorbeeld op verschillende manieren persoonlijke identificeerbare informatie (PII) beschermen. Zo helpt data governance bij het identificeren en classificeren van gevoelige informatie, zoals namen, adressen en telefoonnummers. Hierdoor kan PII in datasets worden herkend en als zodanig gelabeld worden.

Het succes van generatieve AI vereist het benutten van data uit diverse bronnen, het verbeteren van datakwaliteit en het opbouwen van een veilige datastructuur. Zorgvuldig gebruik van data en AI is het credo.