Pelajaran penskalaan AI LSEG: memasangkan data tepercaya dengan sistem pengiriman cepat

LSEG menjelaskan penggabungan alat AI perusahaan dengan platform data keuangannya di seluruh tim produk dan bisnis. Peningkatan operasional yang dilaporkan termasuk memindahkan beberapa siklus peluncuran produk dari sekitar enam bulan menjadi sekitar dua minggu dan memperpendek jalur dari permintaan pelanggan ke penerapan produksi.

Pola strategis lebih penting daripada metrik judul: intelijen tujuan umum menjadi lebih berharga bila ditempatkan di samping data domain tepercaya dan proses penyampaian yang mampu mengirimkan hasilnya.

Membeli akses model mudah ditiru oleh pesaing. Menghubungkan model tersebut dengan aman ke data yang berbeda, meninjau standar, dan alur kerja pelanggan jauh lebih sulit. Lapisan integrasi inilah yang kemungkinan besar akan menghasilkan keunggulan yang tahan lama.

Ada juga perbedaan yang berguna antara adopsi dan produksi. Memberikan akses kepada karyawan akan menciptakan eksperimen; rute yang diatur menuju produksi mengubah eksperimen yang dipilih menjadi hasil bisnis.

Lacak dua portofolio secara terpisah: kasus penggunaan karyawan secara luas dan investasi alur kerja tingkat produksi. Yang pertama adalah mengoptimalkan pembelajaran dan adopsi yang aman. Yang kedua harus memiliki pemilik, kontrak data, pengujian, pemantauan, dan metrik hasil.

Prioritaskan kasus penggunaan ketika data internal atau data berlisensi yang tepercaya dapat meningkatkan jawaban secara signifikan. Jika alur kerja berjalan sama baiknya dengan informasi publik, hal ini dapat meningkatkan efisiensi tanpa menciptakan keunggulan kompetitif yang bertahan lama.