Quando si tratta di intelligenza artificiale (AI), a volte riconosciamo solo l'efficienza e l'accuratezza del sistema decisionale. Non riusciamo a identificare le lotte incalcolabili delle implementazioni dell'IA all'altra estremità dello spettro. Di conseguenza, le aziende investono troppo nelle loro ambizioni e finiscono con un ROI deludente. Purtroppo, questo è uno scenario che molte aziende sperimentano durante il processo di implementazione dell'IA.
Dopo aver esaminato le cause di uno scarso ROI, inclusi sistemi di intelligenza artificiale inefficienti, lanci di prodotti ritardati o qualsiasi altra lacuna relativa all'implementazione dell'IA, il fattore comune che viene esposto sono generalmente dati errati.
I data scientist possono fare solo così tanto. Se vengono presentati con set di dati inadeguati, non recupereranno alcuna informazione utile. Spesso devono lavorare con dati inutilizzabili, imprecisi, irrilevanti o tutti i precedenti. Il costo dei dati errati diventa rapidamente evidente dal punto di vista finanziario e tecnico una volta che le informazioni devono essere implementate in un progetto.
Secondo un sondaggio di TechRepublic, incentrata sulla gestione di IA e ML, i dati errati hanno causato un errore di calcolo della domanda da parte del 59% delle imprese partecipanti. Inoltre, il 26% degli intervistati ha finito per prendere di mira i potenziali clienti sbagliati.
Questo post esplorerà le conseguenze di dati errati e come puoi evitare di sprecare risorse e generare un ROI significativo dalla tua fase di formazione AI.
Iniziamo.
Cosa sono i dati errati?
Garbage in Garbage Out è il protocollo seguito dai sistemi di machine learning. Se inserisci dati errati nel tuo modulo ML per scopi di formazione, produrrà risultati errati. L'immissione di dati di bassa qualità nel tuo sistema mette il tuo prodotto o servizio a rischio di essere difettoso. Per comprendere ulteriormente il concetto di dati errati, di seguito sono riportati tre esempi comuni:
- Tutti i dati non corretti, ad esempio numeri di telefono al posto degli indirizzi e-mail
- Dati incompleti o mancanti: se i valori cruciali sono assenti, i dati non sono utili
- Dati distorti: l'integrità dei dati e dei suoi risultati sono compromessi a causa di un pregiudizio volontario o involontario
Il più delle volte, i dati che vengono presentati agli analisti per addestrare i moduli di intelligenza artificiale sono inutili. Di solito esiste almeno uno degli esempi di cui sopra. Lavorare con informazioni imprecise costringe i data scientist a dedicare il loro tempo prezioso alla pulizia dei dati invece di analizzarli o addestrare i propri sistemi.
Uno stato della scienza dei dati e dell'analisi rapporto rivela che quasi il 24% dei data scientist dedica fino a 20 ore del proprio tempo alla ricerca e alla preparazione dei dati. Lo studio ha anche rilevato che un ulteriore 22% ha trascorso 10-19 ore a gestire dati errati invece di utilizzare la propria esperienza per costruire sistemi più efficienti.
Ora che siamo in grado di riconoscere i dati errati, discutiamo di come possono ostacolare il raggiungimento delle tue ambizioni con l'IA.
Le conseguenze di dati errati sulla tua attività
Per spiegare la misura in cui i dati errati hanno sui tuoi obiettivi, facciamo un passo indietro. Se un data scientist dedica fino all'80% del proprio tempo a pulire i dati, la produttività diminuisce drasticamente (sia individualmente che collettivamente). Le tue risorse finanziarie vengono assegnate a un team altamente qualificato che trascorre la maggior parte del suo tempo a svolgere lavori ridondanti.
lascia che Lavello pollici
Non solo stai sprecando soldi pagando un professionista altamente qualificato per fare l'inserimento dei dati, ma anche la durata necessaria per addestrare i tuoi sistemi di IA viene posticipata a causa della mancanza di dati di qualità (i tuoi progetti richiedono il 40% di tempo in più per essere completati). Fornire un rapido lancio del prodotto è del tutto fuori discussione, offrendo alla concorrenza un vantaggio competitivo se utilizzano in modo efficiente i loro data scientist.
I dati errati non richiedono solo tempo da gestire. Può drenare risorse anche dal punto di vista tecnico. Di seguito sono riportate alcune conseguenze significative:
- Mantenere e archiviare dati non validi è costoso in termini di tempo e costi.
- Dati errati possono drenare risorse finanziarie. Gli studi rivelano che quasi 9.7 milioni vengono sprecati dalle aziende che hanno a che fare con dati errati.
- Se il tuo prodotto finale è impreciso, lento o irrilevante, perderai rapidamente credibilità sul mercato.
- Dati errati possono inibire i tuoi progetti di intelligenza artificiale perché la maggior parte delle aziende non riesce a riconoscere i ritardi associati alla pulizia di set di dati inadeguati.
In che modo gli imprenditori possono evitare dati errati?
La soluzione più logica è essere preparati. Avere una buona visione e una serie di obiettivi per le tue ambizioni di implementazione dell'IA può aiutare gli imprenditori a evitare molti problemi legati a dati errati. Il passo successivo consiste nell'avere una strategia ragionevole per scomporre tutti i casi d'uso probabili con i sistemi di intelligenza artificiale.
Una volta che l'azienda è stata preparata correttamente per l'implementazione dell'IA, il passaggio successivo consiste nel lavorare con un esperto fornitore di raccolta dati come gli esperti di Shaip, per reperire, annotare e fornire dati rilevanti e di qualità su misura per il tuo progetto. In Shaip, abbiamo un incredibile modus operandi per quanto riguarda la raccolta e l'annotazione dei dati. Avendo lavorato con centinaia di clienti in passato, garantiamo il rispetto degli standard di qualità dei dati in ogni fase del processo di implementazione dell'IA.
Seguiamo rigorose metriche di valutazione della qualità per qualificare i dati che raccogliamo e implementiamo una procedura ermetica di gestione dei dati errati utilizzando le migliori pratiche. I nostri metodi ti permetteranno di addestrare i tuoi sistemi di intelligenza artificiale con i dati più precisi e accurati disponibili nella tua nicchia.
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