5 צעדים קריטיים לבניית תרבות נתונים מוכנה ל-AI בארגון

כיצד לבנות תרבות נתונים התומכת בהצלחת פרויקטי AI

ארגונים רבים ממהרים לאמץ בינה מלאכותית, אך שוכחים את הבסיס החיוני ביותר: תרבות נתונים חזקה. על פי מומחים מ-DHL, תוכנית המזון העולמית של האו"ם ו-IBM, להלן חמש פעולות מכריעות:

1. התייחסו לנתונים כאל מוצר

"נתונים אינם תוצר לוואי, אלא מוצר אסטרטגי שיש לתכנן ולנהל בקפידה", מסביר מייק קרידר, CIO של DHL ספקליין צפון אמריקה. הגישה כוללת:

• הגדרת בעלות ברורה
• סטנדרטיזציה של פורמטים
• בקרת גרסאות
• תחזוקת משוב שוטף

בדוגמא מעשית, DHL משתמשת ב'מוצרי נתונים' לפיתוח כלי AI כמו מחולל ההצעות העסקיות שלהם.

2. הטמעת ממשל נתונים (Data Governance)

"אי אפשר להדביק רגולציה בדיעבד", אומר נירמל מ-IBM. ממשל נתונים חייב לכלול:

• מדיניות גישה ואבטחה
• סיווג נתונים אוטומטי
• כללי שימור נתונים

בתוכנית המזון העולמית (WFP), מיגן ניידו הפך את הנושא לעדיפות עליונה עם תמיכת ההנהלה: "יישור זה שינה את הכל".

3. הטמעת אוריינות נתונים

ב-WFP:

• תוכנית הכשרה חובה ב-6 שפות
• שילוב הדרכות באונבורדינג
• ציון NPS גבוה בהדרכות

כריס קריספ מדן אנד בראדסטריט מדגיש: "אם העובדים לא מבינים כיצד להשתמש בצינורות הנתונים - הכל זה רק אינסטלציה".

4. שילוב נתונים מובנים ולא מובנים

על פי IBM:

• 90% מהנתונים החדשים בארגונים הם לא מובנים
• כלים כמו SQL-RAG משלבים נתונים ממסדי נתונים עם תוכן לא מובא (מיילים, מסמכים)

ב-DHL, שילוב נתוני חיישנים, הערות נהגים ותמונות משלוחים שיפר משמעותית את תחזיות התפעול.

5. תרבות היא הבסיס

"מודלים יחלפו, ארכיטקטורות ישתנו - אבל אסטרטגיית הנתונים חייבת להמשיך", מסכם נירמל. ללא תרבות נתונים חזקה, פרויקטי AI נכשלים - גם עם הטכנולוגיה המתקדמת ביותר.