Tietämysongelmat voivat heikentää tekoälyä, sanoo eGain
eGain Corporationin mukaan monien tekoälyjärjestelmien luotettavuusongelmat eivät johdu malleista, vaan puutteellisesta tai vanhentuneesta tiedosta. Yritys korostaa luotettavan tietopohjan merkitystä tekoälyn onnistumiselle.
E-gain Corporationin mukaan tekoälyjärjestelmien yleisin kompastuskivi ei ole itse teknologia, vaan sen perustana oleva tieto. Yritys toteaa, että monet organisaatiot kohtaavat ongelmia, kun niiden tekoäly pohjautuu virheellisiin tai vanhentuneisiin oletuksiin sen sijaan, että se hyödyntäisi luotettavaa ja ajantasaista tietopohjaa.
Ongelma ilmenee usein vasta, kun tekoälyä aletaan todella hyödyntää päivittäisessä työssä. Virheelliset vastaukset, ohjeistuksen ristiriidat tai käytännön työn todellisuutta vastaamattomat suositukset voivat rapauttaa luottamuksen tekoälyyn. Nämä pienetkin ongelmat kertyessään lisäävät toiminnallisia kustannuksia ja vähentävät tehokkuutta.
Usein tekoälyn epäluotettavuuden syytä etsittäessä keskitytään vääriin asioihin, kuten malleihin tai dataan. Todellinen ongelma piilee usein hajallaan olevassa, vanhentuneessa tai jopa ihmisten mielissä olevassa tiedossa. Ilman puhdasta ja jäsenneltyä sisältöä tekoäly ei pysty erottamaan ajantasaista tietoa vanhentuneesta prosessista, mikä johtaa virheellisiin vastauksiin ja vääriin suosituksiin.
eGainin mukaan moderni tietohallinta on jatkuva prosessi, joka varmistaa ohjeistuksen selkeyden, ajantasaisuuden ja luotettavuuden. Yritykset, jotka onnistuvat tekoälyn käyttöönotossa, aloittavat usein asiakkaiden ja työntekijöiden esittämien kysymysten analysoinnista. Puhelut, chatit ja tukipyynnöt paljastavat olennaisimmat sisällöt ja kysymykset. Tämän tiedon pohjalta rakennetaan johdonmukainen ja yhtenäinen tietopohja, joka vastaa todellisia tarpeita ja organisaation toimintatapoja.