いま、どの会社でも、たいていはたくさんの期待とともに、ある問いが交わされています。「どこにAIを取り入れられるだろう?」 それはもっともな問いです。しかし、その前に来るべき、もっと地味な問いがあります。そして、それをほとんど誰も尋ねません。「私たちのデータは、本当に準備ができているのか?」
なぜなら、デモが決して語らないことがあるからです。ほとんどのAIプロジェクトがつまずくのは、AIが弱いからではありません。それを支えるデータがめちゃくちゃだから、つまずくのです。世界で最も賢いモデルでも、結局のところ、入れたものの良し悪し以上にはなりません。
「十分に良い」データとはどんなものか
完璧なデータを持っている人など誰もいませんし、そもそも完璧である必要はありません。必要なのは、信頼できるデータです。実際のところ、それは4つのシンプルな性質に行き着きます。まず、正確であること。メールが実際に届き、注文の合計金額が本当に正しいように。次に、完全であること。重要な項目が空欄のまま残されるのではなく、きちんと埋まっているように。そして、一貫していること。同じものが、どこでも同じように書かれているように。あるところでは「UK」、別のところでは「United Kingdom」、さらに別のところでは「U.K.」、というようにバラバラではなく。最後に、新しいこと。2年前のスナップショットではなく、今日を反映しているように。
なぜAIは賭け金を引き上げるのか
乱れたデータは、これまでも静かな問題を引き起こしてきました。AIは、その問題をより大きく、より速くします。おかしな記録をちらりと見た人なら、立ち止まって「これはちょっと変だな」と思うかもしれません。AIはめったにそうしません。悪いデータを額面どおりに受け取り、まったく自信たっぷりにそれに基づいて動き、そして同じ間違いを、どんな人間にもまねできない規模と速さで繰り返します。質の悪いデータは、かつてはただそこに座っているだけでした。その上にAIが乗ると、それは質の悪い判断へと変わり、しかも素早く、何度も繰り返し下されるのです。
今週できるチェック
始めるのに、6か月の監査は必要ありません。本当に重要なデータを一つ選びましょう。顧客リストは良い出発点です。そして、いくつか正直な問いを尋ねてみてください。メールやその他の重要な項目が抜けている記録は、いくつあるか? 別の顔をした同じ人物の重複に見えるものは、いくつあるか? データは平均して、どれくらい古いか? そして、異なるチームが同じものを、異なるやり方で記録していないか? 答えはたいてい居心地の悪いものになります。そして、それこそが狙いです。それらは、最も大切になる2つか3つの修正点を、あなたに示してくれます。
地味な秘訣
AIは本当にわくわくするものですし、取り組む価値があります。しかし、賢い順序は、データが先、AIが後です。きれいで、完全で、一貫した、新しいデータは、本当のプロジェクトの前に片づける退屈な雑用ではありません。それは、本当のプロジェクトがそもそも機能するかどうかを、静かに決めるものなのです。土台を直せば、賢い道具がようやくしっかりした足場を得て、そしてあなたはついに、みんなが約束されていた結果を目にすることになります。