Text: Terry Dorsey, Denodo
Att ge snabb och intuitiv tillgång till information har länge stått högt på agendan – inte minst för dataproffs. Under de senaste decennierna har vi samlat på oss och producerat enorma mängder data, mer än vi egentligen har vetat vad vi ska göra med.
Men med artificiell intelligens (AI) och stora språkmodeller (LLM) öppnas nya och spännande möjligheter att förverkliga visionen om den datadrivna organisationen.
Genombrottet för stora språkmodeller i företagsvärlden
Ambitionen med stora språkmodeller, som exempelvis ChatGPT, är oftast att ge anställda snabb tillgång till företagsinformation genom att helt enkelt ställa frågor, ungefär som om de frågade en kollega. Föreställ dig att kunna gå till en enda plats och få svar på allt från interna riktlinjer, till kunddata och lagersaldon, bara genom att ställa en fråga. Det är faktiskt inom räckhåll.
När ChatGPT lanserades började utvecklare experimentera med att kombinera språkmodeller med befintliga sökfunktioner för att göra informationsåtkomst mer intuitiv. Bakgrunden är att modellerna varken har tillgång till intern företagsdata och dessutom ger de inte alltid korrekta svar.
Genom att koppla språkmodeller till sökning i företagens egna datakällor uppstod en enorm potential att höja både produktivitet och användbarhet. Samtidigt blottlades nya utmaningar kring hur vi söker information. Traditionella dokumentarkiv har ofta baserats på nyckelord och fulltextindexering, det vill säga rena ordträffar i texter. Med språkmodeller kan man istället söka utifrån betydelse eller intention. Men för att verkligen nå dit krävs fortfarande en hel del arbete.
Att övervinna begränsningarna med ny metodik
Här kommer retrieval augmented generation (RAG) in i bilden. Med hjälp av RAG kan företag göra sin egen data tillgänglig för modellen, kompletterad med förklarande sammanfattningar och kunskap som sätter informationen i rätt kontext. I grunden är principen enkel: först optimeras och körs en sökning i företagets egna databaser, sedan skickas resultatet till språkmodellen, som kan sammanfatta och skapa nya insikter. Men för att det verkligen ska fungera krävs tillgång till organisationens informationskällor, ofta i realtid eller nästan i realtid.
Den strategiska rollen för en data fabric
Mitt i denna tekniska korsning framträder data fabric, som binder samman skilda datakällor och format. Ett data fabric som drivs av datavirtualisering kan fungera som det grundläggande lagret, där all information blir både tillgänglig och integrerad på ett sömlöst sätt. Resultatet blir att både språkmodeller och RAG får en helhetsbild av organisationens informationslandskap. När komplexiteten i hur data nås och kopplas ihop döljs, skapar en data fabric en mer agil och effektiv väg till datastyrning, vilket banar väg för framväxten av en helt ny typ av kunskapsdrivna organisationer.
När data fabric, RAG och språkmodeller förenas öppnas helt nya möjligheter för hur information kan levereras till icke-tekniska användare. Det omfattar såväl intelligenta agenter som kan leverera realtidssvar på komplexa frågor som automatisering av datainsamling och analys. Tillsammans kan dessa teknologier driva effektivitet, produktivitet och innovation på en nivå vi bara börjat ana. Tillsammans kan dessa teknologier inte bara förbättra tillgänglighet och precision, utan också omforma själva gränssnittet mellan människa och maskin.
Nästa steg kan mycket väl innebära mer avancerad prediktiv analys, automatiserat beslutsstöd och visualiseringar som gör komplex data lättare att förstå. Potentialen för att bygga smartare, mer responsiva och effektiva organisationer växer i snabb takt, och vi har bara börjat skrapa på ytan.
Resan har bara börjat, men riktningen är tydlig: vi är på väg mot en ny era där data inte längre bara är något vi samlar på oss, utan en resurs som verkligen driver affären framåt.
