Gallra gammal data innan ett AI-verktyg får söka i den
Många bolag sparar mer data än någon har gått igenom. Att gallra kan sänka kostnaden och ger AI-verktyget ett bättre underlag.
I ett bolag som funnits länge har lagringen vuxit i åratal. Servrar, filområden och molntjänster innehåller projekt som avslutades för tio år sedan, kopior av kopior och uppgifter om personer som inte längre har något med bolaget att göra. Ingen har bestämt hur länge något ska sparas, och därför har ingen tagit bort något. Ett AI-verktyg som ska söka i det här materialet gör bristen synlig, och det är då dags att gallra.
Ett AI-verktyg söker i allt som går att nå
Det här är vår bedömning. Verktyget vet inte vilken data bolaget skulle ha gallrat. Det söker i det som går att nå och bygger sina svar på träffarna, oavsett om underlaget är tio år gammalt eller aldrig har använts. Ju mer som ligger kvar, desto fler träffar måste någon kunna värdera, och det är sällan den som ställde frågan.
Analysföretaget Gartner förutspådde i februari 2025 att organisationer fram till och med 2026 kommer att överge 60 procent av de AI-projekt som saknar AI-redo data. Det är en prognos och inte ett uppmätt utfall. Gartner syftar på hur data hanteras i bredare mening, så kopplingen till gammal lagring är vår tolkning.
Gallring är ett lagkrav för personuppgifter
Dataskyddsförordningen säger att personuppgifter inte får förvaras i en form som gör det möjligt att identifiera personen längre än vad som behövs för ändamålet. Den som är personuppgiftsansvarig ska också kunna visa att principen följs. Ett bolag som inte vet vad som ligger på servrarna kan inte visa något.
När ett AI-verktyg får söka i gamla personuppgifter blir det dessutom lättare att hitta sådant som ingen längre borde ha. Det ger ledningen ett skäl att gallra som gäller oavsett om bolaget använder AI eller inte.
Börja med ägaren och ändamålet när ni ska gallra
Välj först det område där verktyget ska användas, till exempel kundavtal eller ärendehistorik, och låt inte gallringen omfatta allt på en gång. Be sedan om två uppgifter för varje datamängd: vem som äger den och vad den sparas för. En datamängd som saknar båda kan flyttas till ett arkiv som verktyget inte söker i. Tills ni är säkra är det bättre att arkivera än att radera.
Bestäm därefter hur länge varje typ av data ska finnas och skriv ner det. Be IT-leverantören eller driftansvarig redovisa lagringskostnaden per system före och efter, så att ledningen ser vad gallringen ger.
Gamla system är ett eget ämne som tas upp i artikeln om teknisk skuld som bromsar AI, och frågan om vilken version av ett dokument som gäller beskrivs i artikeln om gamla dokumentversioner. Den här artikeln gäller data som ingen längre har ett skäl att spara. Vem som över huvud taget kan nå materialet styrs av behörigheterna, som beskrivs i artikeln om Copilot och behörigheter.
Fråga era systemägare vilken datamängd som är äldst, vad den sparas för och vem som skulle märka om den försvann.
Källor och underlag
Äger någon frågan hos er?
21 frågor ger svaret på fem minuter.
Om ni känner igen er i det här
Om situationen stämmer in på ert bolag går det att prata igenom den utan förpliktelser, med Daniel Kjellgren, som räddar AI-initiativ och IT-projekt som kört i diket.
Läs vidare i samma tema
Gamla dokumentversioner
Ett AI-verktyg som söker i bolagets filer kan inte alltid avgöra vilken version som gäller. Då kan det gamla dokumentet bli det som presenteras som svaret.
IT-chefens plats i ledningen
En studie i MIS Quarterly pekar på att IT-chefens rapporteringslinje bör följa bolagets strategi. Vad det betyder när AI landar hos IT.
AI och systemskiftet
Ett kommande systemskifte känns som en naturlig anledning att pausa AI-arbetet. Ibland är det rätt. Tre frågor avgör vilket i ert fall.