Генеративный ИИ является законом о хедлайнере во многих отраслях, но данные, которые цитируют эти инструменты искусственного интеллекта, играют основную роль, стоящую за этапом. Без чистых, курируемых и соответствующих данных, даже самые амбициозные ИИ и машинное обучение (ML) будут задержать инициативы.
Сегодня компании быстро движутся, чтобы интегрировать ИИ в свою деятельность. По словам McKinsey, 65% организаций регулярно заявляли о генеративном ИИ в 2024 году, что ознаменовало увеличение на два времени по сравнению с 2023 годом.
Тем не менее, реальный потенциал ИИ и ML в компании не исходит от генерации контента на уровнях поверхности. Он создается моделями глубокого встраивания в системах принятия решений, рабочих процессах и процессах, ориентированных на клиента, в которых качество, управление и доверие данных становятся центральными.
Кроме того, компания, которая просто включает в себя функции KI и ML и функциональность в основных приложениях, не будет хорошей. Компании должны использовать все аспекты своих данных для достижения стратегических преимуществ, которые помогают им выделиться из конкуренции.
Для этого данные, которые предоставляют ваши приложения, должны быть чистыми и точными для облегчения искажений, галлюцинаций и/или нарушений регулирования. В противном случае вы рискуете проблемами в обучении и производстве и в конечном итоге отрицаете преимущества, которые изначально должны создавать проекты искусственного интеллекта и ML.
Содержание
Значение хороших, чистых данных
Данные являются основой для успешной инициативы ИИ, и компании должны увеличить планку для качества данных, полноты и этического правительства. Однако это не всегда так просто, как кажется. По словам QLIK, 81% компаний по -прежнему приходится бороться с качеством данных ИИ, а 77% компаний с продажами более 5 миллиардов долларов США ожидают, что плохое качество данных ИИ приведет к большему кризису.
Например, Zillow Zillow предлагает в 2021 году, потому что он не оценивал точно из -за неправильных алгоритмов, что привело к массовым потерям. Этот случай показывает решающее значение — проекты KI и ML должны работать с хорошими, чистыми данными для достижения наиболее точных и наилучших результатов.
В настоящее время технологии KI и ML полагаются на данные для изучения закономерности, предсказания и рекомендаций и помогают компаниям добиться лучшего принятия решений. Такие методы, как поколение ривалов (RAG), которые поступают из бизнеса. Однако, если эти источники являются неполными или устаревшими, модель генерирует неточные или не относящиеся к делу ответов.
Способность агентов, надежно действовать надежно, надежно зависит от потребления точных, своевременных данных в режиме реального времени. Например, автономный коммерческий алгоритм, который реагирует на неисправные рыночные данные, может вызвать миллионы потерь в течение нескольких секунд.
Определение и обслуживание среды с хорошими данными
Чтобы компании могли определять и поддерживать среду с хорошими данными, которые можно использовать для использования ИИ и ML, необходимо учитывать три важных элемента:
1. Создайте комплексный механизм сбора данных
Эффективное получение данных предназначено для успешных проектов KI и ML, а также современных платформ и инструментов данных, таких как для интеграции, трансформации, мониторинга качества, каталогизации и наблюдаемости, имеют важное значение для поддержки требований вашего развития и выхода искусственного интеллекта. Вы гарантируете, что организация получает правильные данные.
Независимо от того, являются ли данные структурированы, полуструктурированные или неструктурированные, все собранные данные должны поступать из различных источников и методов для поддержки надежного обучения моделей и тестов, чтобы воплотить различные пользовательские сценарии, которые вы можете противостоять при предоставлении. Кроме того, компании должны гарантировать, что они следуют стандартам сбора этических данных. Независимо от того, являются ли данные первыми, вторыми или третьими лицами, они должны быть получены правильно и представлены с согласия на сбор и использование.
2. Сделайте высокое качество данных безопасным
Высококачественные данные необходимы для производительности, точности и надежности моделей ИИ и ML. Ввиду того факта, что эти технологии вводят новые измерения, используемые данные должны быть специально соответствовать требованиям предполагаемого приложения. Тем не менее, 67% экспертов по данным и анализу утверждают, что они не имеют полной уверенности в данных своих организаций для принятия решений.
Чтобы решить эту проблему, важно, чтобы компании имели данные, которые являются репрезентативными для реальных сценариев, мониторировали отсутствующие данные, устраняли двойные данные и поддерживали согласованность между источниками данных. Кроме того, признание и устранение искажений в учебных данных имеет решающее значение, поскольку предвзятые данные влияют на результаты и справедливость и могут оказать негативное влияние на опыт и доверие клиентов.
3. Внедрение структур доверия и данных —
Аванс для ответственного ИИ переместил управление данными в центр внимания. Поскольку 42% экспертов по данным и анализу говорят, что их организация не готова справляться с управлением юридическими, защитными и безопасными руководящими принципами для инициатив ИИ, важно, чтобы сдвиг в обычных правительственных структурах данных к динамическим структурам сдвига.
В частности, крайне важно, если агенты приобретают значительное значение, почему агенты принимают конкретные решения или принимают конкретные меры. Компании должны сосредоточиться на объяснимых методах ИИ, чтобы укрепить доверие, назначить ответственность и обеспечить соответствие соответствию. Доверие к выводам ИИ начинается с доверия к данным, стоящим за ним.
Краткое содержание
Проекты AI и ML терпят неудачу без хороших данных, поскольку данные являются основой, которая позволяет этим технологиям учиться. Стратегии данных и стратегии KI и ML переплетаются. Компании должны внести операционный сдвиг, который по существу предоставляет данные обо всем, что они делают — от инвестиций в технологическую инфраструктуру до управления.
Те, кто тратит время, чтобы установить данные в первую очередь, будут процветать проекты. Те, кто не кусается от постоянных боев и соревнования, которые кусают их каблуки.
Мы перечислим лучшие инструменты визуализации данных.
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
