Un concepto futurista que tiene sus raíces que se remontan a principios de los años 60 ha estado esperando que ese momento de cambio de juego se convierta no solo en la corriente principal, sino también en inevitable. Sí, estamos hablando del auge del Big Data y cómo esto ha hecho posible que un concepto tan complejo como la Inteligencia Artificial (IA) se convierta en un fenómeno global.
Este mismo hecho debería darnos la pista de que la IA es incompleta o más bien imposible sin datos y las formas de generarlos, almacenarlos y administrarlos. Y como todos los principios son universales, esto también es cierto en el espacio de la IA. Para que un modelo de IA funcione sin problemas y entregue resultados precisos, oportunos y relevantes, debe entrenarse con datos de alta calidad.
Sin embargo, esta condición definitoria es la que las empresas de todos los tamaños y escalas encuentran difícil de combatir. Si bien no hay escasez de ideas y soluciones a los problemas del mundo real que la IA podría resolver, la mayoría de ellas han existido (o existen) en papel. Cuando se trata de la practicidad de su implementación, la disponibilidad de datos y la buena calidad de los mismos se convierte en una barrera principal.
Por lo tanto, si es nuevo en el espacio de la inteligencia artificial y se pregunta cómo la calidad de los datos afecta los resultados de la inteligencia artificial y el rendimiento de las soluciones, aquí hay un informe completo. Pero antes de eso, entendamos rápidamente por qué los datos de calidad son importantes para un rendimiento óptimo de la IA.
Papel de los datos de calidad en el rendimiento de la IA
- Los datos de buena calidad garantizan que los resultados o los resultados sean precisos y que resuelvan un propósito o un problema del mundo real.
- La falta de datos de buena calidad podría acarrear consecuencias legales y financieras indeseables para los propietarios de empresas.
- Los datos de alta calidad pueden optimizar constantemente el proceso de aprendizaje de los modelos de IA.
- Para el desarrollo de modelos predictivos, los datos de alta calidad son inevitables.
5 formas en que la calidad de los datos puede afectar su solución de inteligencia artificial
Datos incorrectos
Ahora bien, los datos incorrectos son un término general que se puede utilizar para describir conjuntos de datos que están incompletos, son irrelevantes o están etiquetados incorrectamente. La aparición de alguno o todos estos eventualmente estropea los modelos de IA. La higiene de los datos es un factor crucial en el espectro de entrenamiento de la IA y cuanto más alimente sus modelos de IA con datos incorrectos, más los hará inútiles.
Para darle una idea rápida del impacto de los datos incorrectos, comprenda que varias organizaciones grandes no pudieron aprovechar los modelos de IA en todo su potencial a pesar de haber poseído décadas de datos comerciales y de clientes. La razón: la mayoría eran datos incorrectos.
Sesgo de datos
Además de los datos erróneos y sus subconceptos, existe otra inquietante preocupación llamada sesgo. Esto es algo que las empresas y negocios de todo el mundo están luchando por abordar y solucionar. En palabras simples, el sesgo de datos es la inclinación natural de los conjuntos de datos hacia una creencia, ideología, segmento, demografía u otros conceptos abstractos en particular.
El sesgo de datos es peligroso para su proyecto de IA y, en última instancia, para su negocio de muchas maneras. Los modelos de IA entrenados con datos sesgados podrían arrojar resultados favorables o desfavorables para ciertos elementos, entidades o estratos de la sociedad.
Además, el sesgo de los datos es en su mayoría involuntario, derivado de creencias, ideologías, inclinaciones y comprensión humanas innatas. Debido a esto, el sesgo de datos podría filtrarse en cualquier fase del entrenamiento de IA, como la recopilación de datos, el desarrollo de algoritmos, el entrenamiento de modelos y más. Tener un experto dedicado o contratar un equipo de profesionales de control de calidad podría ayudarlo a mitigar el sesgo de datos de su sistema.
Volumen de datos
Hay dos aspectos en esto:
- Tener grandes volúmenes de datos
- Y teniendo muy pocos datos
Ambos afectan la calidad de su modelo de IA. Si bien puede parecer que tener grandes volúmenes de datos es algo bueno, resulta que no lo es. Cuando genera grandes volúmenes de datos, la mayoría termina siendo insignificante, irrelevante o incompleta: datos incorrectos. Por otro lado, tener muy pocos datos hace que el proceso de entrenamiento de la IA sea ineficaz, ya que los modelos de aprendizaje no supervisados no pueden funcionar correctamente con muy pocos conjuntos de datos.
Las estadísticas revelan que, aunque el 75% de las empresas de todo el mundo tienen como objetivo desarrollar e implementar modelos de inteligencia artificial para su negocio, solo el 15% logra hacerlo debido a la falta de disponibilidad del tipo y volumen de datos adecuados. Por lo tanto, la forma más ideal de garantizar el volumen óptimo de datos para sus proyectos de inteligencia artificial es subcontratar el proceso de abastecimiento.
Datos presentes en silos
Entonces, si tengo un volumen adecuado de datos, ¿se resuelve mi problema?
Pues la respuesta es, depende y por eso este es el momento perfecto para sacar a la luz lo que se llama datos silos. Los datos presentes en lugares o autoridades aislados son tan malos como la ausencia de datos. Es decir, todos los interesados deben poder acceder fácilmente a sus datos de entrenamiento de IA. La falta de interoperabilidad o acceso a conjuntos de datos da como resultado resultados de mala calidad o, lo que es peor, un volumen inadecuado para iniciar el proceso de capacitación.
Preocupaciones sobre la anotación de datos
Anotación de datos Es esa fase en el desarrollo del modelo de IA que dicta las máquinas y sus algoritmos de potencia para dar sentido a lo que se les alimenta. Una máquina es una caja independientemente de si está encendida o apagada. Para inculcar una funcionalidad similar al cerebro, se desarrollan e implementan algoritmos. Pero para que estos algoritmos funcionen correctamente, las neuronas en forma de metainformación a través de la anotación de datos deben activarse y transmitirse a los algoritmos. Ahí es exactamente cuando las máquinas comienzan a comprender lo que tienen que ver, acceder y procesar y lo que tienen que hacer en primer lugar.
Los conjuntos de datos mal anotados pueden hacer que las máquinas se desvíen de lo que es verdadero y las empujen a entregar resultados sesgados. Los modelos de etiquetado de datos incorrectos también hacen que todos los procesos anteriores, como la recopilación, la limpieza y la compilación de datos, sean irrelevantes al obligar a las máquinas a procesar conjuntos de datos de manera incorrecta. Por lo tanto, se debe tener el máximo cuidado para garantizar que los datos sean anotados por expertos o pymes, que saben lo que están haciendo.
Resumen
No podemos reiterar la importancia de los datos de buena calidad para el buen funcionamiento de su modelo de IA. Por lo tanto, si está desarrollando una solución impulsada por IA, tómese el tiempo necesario para trabajar en la eliminación de estas instancias de sus operaciones. Trabaje con proveedores de datos, expertos y haga lo que sea necesario para garantizar que sus modelos de inteligencia artificial solo se capaciten con datos de alta calidad.
¡Buena suerte!
