Als we te maken hebben met kunstmatige intelligentie (AI), herkennen we soms alleen de efficiëntie en nauwkeurigheid van het besluitvormingssysteem. We slagen er niet in om de onnoemelijke worstelingen van AI-implementaties aan de andere kant van het spectrum te identificeren. Als gevolg hiervan investeren bedrijven te veel in hun ambities en eindigen ze met een teleurstellende ROI. Helaas is dit een scenario dat veel bedrijven ervaren bij het doorlopen van het proces van AI-implementatie.
Na beoordeling van de oorzaken van een slechte ROI, waaronder inefficiënte AI-systemen, vertraagde productlanceringen of andere tekortkomingen met betrekking tot AI-implementatie, is de gemeenschappelijke factor die wordt blootgelegd meestal slechte gegevens.
Datawetenschappers kunnen maar zoveel. Als ze ontoereikende datasets krijgen, zullen ze geen nuttige informatie herstellen. Vaak moeten ze werken met gegevens die onbruikbaar, onnauwkeurig, irrelevant of al het bovenstaande zijn. De kosten van slechte data worden financieel en technisch snel duidelijk zodra de informatie in een project moet worden geïmplementeerd.
Volgens een klanttevredenheid door TechRepublic dat zich richtte op het beheer van AI en ML, zorgden slechte gegevens ervoor dat 59% van de deelnemende ondernemingen de vraag verkeerd berekende. Bovendien richtte 26% van de respondenten zich uiteindelijk op de verkeerde prospects.
Dit bericht onderzoekt de gevolgen van slechte gegevens en hoe u verspilling van middelen kunt voorkomen en een aanzienlijke ROI kunt genereren uit uw AI-trainingsfase.
Laten we beginnen.
Wat zijn slechte gegevens?
Garbage in Garbage Out is het protocol dat wordt gevolgd door machine learning-systemen. Als u slechte gegevens in uw ML-module invoert voor trainingsdoeleinden, levert dit slechte resultaten op. Als u gegevens van lage kwaliteit in uw systeem invoert, loopt u het risico dat uw product of dienst gebrekkig is. Om het concept van slechte gegevens beter te begrijpen, vindt u hieronder drie veelvoorkomende voorbeelden:
- Alle gegevens die onjuist zijn, bijvoorbeeld telefoonnummers in plaats van e-mailadressen
- Onvolledige of ontbrekende gegevens - als cruciale waarden ontbreken, zijn de gegevens niet nuttig
- Bevooroordeelde gegevens - de integriteit van de gegevens en de resultaten ervan worden aangetast vanwege vrijwillige of onvrijwillige vooroordelen
Meestal zijn de gegevens die analisten krijgen om AI-modules te trainen nutteloos. Meestal bestaat er minstens één van de bovenstaande voorbeelden. Werken met onnauwkeurige informatie dwingt de datawetenschappers hun kostbare tijd te besteden aan het opschonen van data in plaats van deze te analyseren of hun systemen te trainen.
Een staat van datawetenschap en -analyse verslag onthult dat bijna 24% van de datawetenschappers tot 20 uur van hun tijd besteedt aan het zoeken en voorbereiden van data. Uit het onderzoek bleek ook dat nog eens 22% 10-19 uur besteedde aan het omgaan met slechte gegevens in plaats van hun expertise te gebruiken om efficiëntere systemen te bouwen.
Nu we slechte data kunnen herkennen, gaan we bespreken hoe het je ambities met AI in de weg kan staan.
De gevolgen van slechte gegevens voor uw bedrijf
Laten we een stapje terug doen om uit te leggen in hoeverre slechte gegevens uw doelen beïnvloeden. Als een datawetenschapper tot 80% van zijn tijd besteedt aan het opschonen van data, daalt de productiviteit dramatisch (zowel individueel als collectief). Uw financiële middelen worden toegewezen aan een hooggekwalificeerd team dat het grootste deel van zijn tijd aan overtollig werk besteedt.
Laat dat wastafel inch
U verspilt niet alleen geld door een hooggekwalificeerde professional te betalen om gegevens in te voeren, maar de duur die nodig is om uw AI-systemen te trainen, wordt ook uitgesteld vanwege het gebrek aan kwaliteit van de gegevens (uw projecten nemen 40% meer tijd in beslag). Het leveren van een snelle productlancering is helemaal van de tafel, waardoor uw concurrentie een concurrentievoordeel krijgt als ze hun datawetenschappers efficiënt gebruiken.
Slechte gegevens zijn niet alleen tijdrovend om mee om te gaan. Het kan ook vanuit een technisch perspectief middelen onttrekken. Hieronder enkele belangrijke gevolgen:
- Het onderhouden en opslaan van slechte gegevens is duur wat betreft tijd en kosten.
- Slechte gegevens kunnen financiële middelen opslokken. Studies tonen aan dat bijna 9.7 miljoen wordt verspild door bedrijven die te maken hebben met slechte gegevens.
- Als uw eindproduct onnauwkeurig, traag of irrelevant is, verliest u snel aan geloofwaardigheid in de markt.
- Slechte gegevens kunnen uw AI-projecten in de weg staan, omdat de meeste bedrijven de vertragingen die gepaard gaan met het opschonen van ontoereikende datasets niet herkennen.
Hoe kunnen bedrijfseigenaren slechte gegevens vermijden?
De meest logische oplossing is om voorbereid te zijn. Het hebben van een goede visie en een reeks doelen voor uw AI-implementatieambities kan bedrijfseigenaren helpen veel problemen met betrekking tot slechte gegevens te voorkomen. De volgende is om een verstandige strategie te hebben om alle waarschijnlijke use-cases met AI-systemen op te splitsen.
Zodra het bedrijf correct is voorbereid op de implementatie van AI, is de volgende stap om samen te werken met een ervaren leverancier van gegevensverzameling zoals experts bij Shaip, voor het sourcen, annoteren en leveren van hoogwaardige, relevante gegevens op maat voor uw project. Bij Shaip hebben we een ongelooflijke modus operandi met betrekking tot gegevensverzameling en annotatie. Omdat we in het verleden met honderden klanten hebben gewerkt, zorgen we ervoor dat bij elke stap van het AI-implementatieproces aan uw gegevenskwaliteitsnormen wordt voldaan.
We volgen strikte kwaliteitsbeoordelingsstatistieken om de gegevens die we verzamelen te kwalificeren en implementeren een waterdichte procedure voor het beheer van slechte gegevens met behulp van best practices. Met onze methoden kunt u uw AI-systemen trainen met de meest nauwkeurige en nauwkeurige gegevens die beschikbaar zijn in uw niche.
Boek vandaag nog een één-op-één consult met ons voor het versnellen van uw AI-trainingsdatastrategie.