Når vi arbeider med kunstig intelligens (AI), gjenkjenner vi noen ganger bare effektiviteten og nøyaktigheten til beslutningssystemet. Vi klarer ikke å identifisere de utallige kampene til AI-implementeringer i den andre enden av spekteret. Som et resultat investerer selskaper for mye i ambisjonene sine og ender opp med en underveldende avkastning. Dessverre er dette et scenario som mange selskaper opplever når de går gjennom prosessen med AI-implementering.
Etter å ha gjennomgått årsakene til dårlig ROI, inkludert ineffektive AI-systemer, forsinkede produktlanseringer eller andre mangler angående AI-implementering, er den felles faktoren som avsløres vanligvis dårlige data.
Dataforskere kan bare gjøre så mye. Hvis de blir presentert med utilstrekkelige datasett, vil de ikke gjenopprette nyttig informasjon. Ofte må de jobbe med data som er ubrukelige, unøyaktige, irrelevante eller alle de ovennevnte. Kostnaden for dårlige data blir raskt tydelig økonomisk og teknisk når informasjonen skal implementeres i et prosjekt.
Ifølge en Undersøkelsen av TechRepublic som fokuserte på å administrere AI og ML, fikk dårlige data 59 % av de deltakende bedriftene til å feilberegne etterspørselen. I tillegg endte 26 % av respondentene opp med å målrette feil prospekter.
Dette innlegget vil utforske konsekvensene av dårlige data og hvordan du kan unngå å sløse med ressurser og generere en betydelig ROI fra AI-opplæringsfasen.
La oss komme i gang.
Hva er dårlige data?
Garbage in Garbage Out er protokollen etterfulgt av maskinlæringssystemer. Hvis du mater dårlige data inn i ML-modulen din for treningsformål, vil det gi dårlige resultater. Ved å legge inn data av lav kvalitet i systemet ditt risikerer du å ha feil på produktet eller tjenesten. For ytterligere å forstå konseptet med dårlige data, nedenfor er tre vanlige eksempler:
- Eventuelle data som er feil – for eksempel telefonnumre i stedet for e-postadresser
- Ufullstendige eller manglende data – hvis viktige verdier er fraværende, er dataene ikke nyttige
- Forutinntatte data – integriteten til dataene og dens resultater er kompromittert på grunn av frivillige eller ufrivillige fordommer
Mesteparten av tiden er dataene som analytikere blir presentert for å trene AI-moduler ubrukelig. Vanligvis eksisterer minst ett av eksemplene ovenfor. Arbeid med unøyaktig informasjon tvinger dataforskerne til å bruke sin verdifulle tid på å rense data i stedet for å analysere dem eller trene systemene deres.
En tilstand av datavitenskap og analyse rapporterer avslører at nesten 24 % av dataforskerne bruker opptil 20 timer av tiden sin på å søke og forberede data. Studien fant også at ytterligere 22 % brukte 10-19 timer på å håndtere dårlige data i stedet for å bruke ekspertisen deres til å bygge mer effektive systemer.
Nå som vi kan gjenkjenne dårlige data, la oss diskutere hvordan det kan komme i veien for å nå ambisjonene dine med AI.
Konsekvensene av dårlige data på virksomheten din
La det være synke i.
Ikke bare kaster du bort penger ved å betale en høyt kvalifisert fagperson for å legge inn data, men varigheten som kreves for å trene AI-systemene dine blir også utsatt på grunn av mangelen på kvalitetsdata (prosjektene dine tar 40 % lengre tid å fullføre). Å levere en rask produktlansering er helt av bordet, og gir konkurrentene dine et konkurransefortrinn hvis de effektivt utnytter dataforskerne sine.
Dårlige data er ikke bare tidkrevende å håndtere. Det kan tappe ressurser også fra et teknisk perspektiv. Nedenfor er noen betydelige konsekvenser:
- Vedlikehold og lagring av dårlige data er dyrt med tanke på tid og kostnader.
- Dårlige data kan tappe økonomiske ressurser. Studier viser at nær 9.7 millioner er bortkastet av virksomheter som håndterer dårlige data.
- Hvis sluttproduktet ditt er unøyaktig, tregt eller irrelevant, vil du raskt miste troverdigheten i markedet.
- Dårlige data kan hemme AI-prosjektene dine fordi de fleste selskaper ikke klarer å gjenkjenne forsinkelsene forbundet med rengjøring av utilstrekkelige datasett.
Hvordan kan bedriftseiere unngå dårlige data?
Den mest logiske løsningen er å være forberedt. Å ha en god visjon og et sett med mål for ambisjonene om implementering av AI kan hjelpe bedriftseiere med å unngå mange problemer knyttet til dårlige data. Neste er å ha en fornuftig strategi for å bryte ned alle sannsynligvis brukstilfeller med AI-systemer.
Når virksomheten er riktig forberedt for AI-implementering, er neste trinn å jobbe med en erfaren leverandør av datainnsamling som eksperter hos Shaip, for å kilde, kommentere og levere kvalitet, relevant data skreddersydd for prosjektet ditt. Hos Shaip har vi en utrolig modus operandi når det gjelder datainnsamling og merknader. Etter å ha jobbet med hundrevis av kunder i det siste, sikrer vi at datakvalitetsstandardene dine oppfylles på hvert trinn i AI-implementeringsprosessen.
Vi følger strenge kvalitetsvurderinger for å kvalifisere dataene vi samler inn og implementere en lufttett prosedyre for håndtering av dårlige data ved å bruke beste praksis. Våre metoder vil tillate deg å trene AI-systemene dine med de mest presise og nøyaktige dataene som er tilgjengelige i din nisje.
Bestill en en-til-en-konsultasjon med oss i dag for å akselerere din AI-treningsdatastrategi.
