Maar slechts 20 procent van alle bedrijfsgegevens past in die nette categorie. De overige 80 procent - een enorme, onaangesproken oceaan - blijft grotendeels ongeanalyseerd. Deze "rommelige" gegevens, vaak ongestructureerde tekstdocumenten, e-mails of multimediabestanden) of semigestructureerde (JSON of XML), trotseren de traditionele analytische infrastructuur die in de afgelopen decennia is opgebouwd.
Het goede nieuws? De opkomst van generatieve kunstmatige intelligentie (GenAI) biedt een sleutel om deze gegevens te ontsluiten. Een van de betere antwoorden komt in een drieletterig acroniem: RAG (Retrieval-Augmented Generation), en de cruciale link hier is dat ongestructureerde gegevens dienen als RAG's primaire brandstof.
Waarom RAG een big deal werd
In slechts één jaar tijd is RAG vanuit de vergetelheid opgeklommen tot een centraal onderwerp in de datawereld. De markt, die in 2024 werd geschat op 1,2 miljard dollar, zal naar verwachting explosief groeien tot 11 miljard dollar in 2030.
Een aanzienlijk deel van deze groei - in feite een derde van de markt - komt van toepassingen voor het ophalen van documenten. Dit is waar grote taalmodellen (LLM's) worden ingezet om al die "rommelige" informatie die bedrijven bezitten te begrijpen.
Beschouw LLM's als een ongelooflijk snel lerend "babybrein", briljant in het begrijpen van patronen en het nabootsen van taal, maar zonder echte ervaring en specifieke contextkennis.
RAG combineert vervolgens de algemene kennis van LLM's met de nauwkeurige interne informatie van uw bedrijf die u specifiek aan dat "babybrein" geeft, zodat het begrip ervan wordt verankerd in contextueel relevante gegevens. De meeste bedrijfseigen, actuele informatie die bedrijven aan deze intelligente "nieuwkomer" willen geven, bestaat in ongestructureerde formaten.
Stel je voor dat een werknemer een intern systeem vraagt naar "het PTO-beleid". Met RAG is het antwoord geen algemene LLM gok; het is gebaseerd op de allerlaatste, specifieke documentatie uit de interne bestanden van het bedrijf. Of denk aan een klant die een chatbot vraagt naar de functies van een recent aangeschaft product: de geleverde informatie wordt rechtstreeks uit de gebruikershandleiding of probleemoplossingsgidsen gehaald, niet alleen algemene webinformatie waar de LLM oorspronkelijk op getraind was.
In verschillende sectoren zijn de toepassingen van RAG in de praktijk al bezig het landschap opnieuw vorm te geven: van het synthetiseren van medische literatuur in realtime voor scherpere diagnoses in de gezondheidszorg tot het drastisch versnellen van complexe regelgevingsgesprekken in de financiële dienstverlening. Voor elke onderneming is de vraag niet of ze RAG zullen gebruiken, maar hoe snel en veilig ze deze baanbrekende oplossingen kunnen implementeren.
De hype voorbij: Forging Your RAG Blueprint
U bent dus overtuigd van de transformerende kracht van ongestructureerde data. Maar hoe zet u deze "droom" om in een tastbaar concurrentievoordeel? De reis begint met het vaststellen van het precieze probleem dat je wilt oplossen: Is het een chatbot om de interactie met klanten te verbeteren, of een intern systeem om bergen documenten te destilleren?
Definieer je probleem, je gebruiker, beslis welke gegevens je gaat gebruiken en breng de precieze waarde die de oplossing gaat leveren in kaart. Zonder natuurlijk te vergeten om te zorgen voor datagovernance en -beveiliging.
De markt is booming, maar niet alle AI-oplossingen zijn gelijk. De nieuwste Buyer Guide for AI Platforms van de Information Services Group (ISG) kan een goed hulpmiddel zijn om door de ruis heen te breken. De publicatie ontleedt meer dan 30 toonaangevende softwareleveranciers en hun gespecialiseerde AI-oplossingen en biedt een geweldige gids voor een nieuw en dynamisch landschap.
De toekomst draait niet alleen om het verzamelen van meer gegevens, maar ook om het gebruik van de intelligentie die verborgen zit in de gegevens die je al bezit. Het begrijpen van gegevens achter de tabellen is niet alleen een technologische upgrade; het is een strategische noodzaak voor elke onderneming die klaar is om het volgende concurrentievoordeel te pakken.
