Después de años de costoso desarrollo de IA y resultados decepcionantes, la ubicuidad de big data y la disponibilidad inmediata de la potencia informática están produciendo una explosión en las implementaciones de IA. A medida que más y más empresas buscan aprovechar las increíbles capacidades de la tecnología, algunos de estos nuevos participantes están tratando de obtener los máximos resultados con un presupuesto mínimo, y una de las estrategias más comunes es entrenar algoritmos utilizando conjuntos de datos gratuitos o con descuento.
No hay forma de evitar el hecho de que los conjuntos de datos de código abierto o de colaboración colectiva son de hecho más baratos que los datos con licencia de un proveedor, y los datos baratos o gratuitos a veces son todo lo que una startup de IA puede permitirse. Los conjuntos de datos de fuentes colaborativas pueden incluso venir con algunas funciones de garantía de calidad incorporadas, y también se pueden escalar más fácilmente, lo que los hace aún más atractivos para las nuevas empresas que imaginan un rápido crecimiento y expansión.
Debido a que los conjuntos de datos de código abierto están disponibles en el dominio público, facilitan el desarrollo colaborativo entre múltiples equipos de IA y permiten que los ingenieros experimenten con cualquier número de iteraciones, todo sin que la empresa incurra en costos adicionales. Desafortunadamente, tanto los conjuntos de datos de código abierto como los de fuentes múltiples también tienen algunas desventajas importantes que pueden anular rápidamente cualquier posible ahorro inicial.
El verdadero costo de los conjuntos de datos baratos
Dicen que obtienes lo que pagas, y el adagio es particularmente cierto cuando se trata de conjuntos de datos. Si utiliza datos de código abierto o de fuentes colaborativas como base para su modelo de inteligencia artificial, puede esperar gastar una fortuna enfrentando estas principales desventajas:
Precisión reducida:
Los datos gratuitos o baratos sufren en un área en particular, y es una que tiende a sabotear los esfuerzos de desarrollo de la IA: la precisión. Los modelos desarrollados con datos de código abierto generalmente son inexactos debido a los problemas de calidad que impregnan los datos en sí. Cuando los datos se obtienen de forma anónima, los trabajadores no son responsables de los resultados no deseados, y las diferentes técnicas y niveles de experiencia producen grandes inconsistencias con los datos.
Aumento de la competencia:
Todo el mundo puede trabajar con datos de código abierto, lo que significa que muchas empresas están haciendo precisamente eso. Cuando dos equipos de la competencia están trabajando exactamente con las mismas entradas, es probable que terminen con los mismos resultados, o al menos sorprendentemente similares. Sin una verdadera diferenciación, competirá en igualdad de condiciones para cada cliente, dólar de inversión y una onza de cobertura mediática. No es así como desea operar en un panorama empresarial que ya es desafiante.
Datos estáticos:
Imagínese seguir una receta en la que la cantidad y la calidad de sus ingredientes cambiaran constantemente. Muchos conjuntos de datos de código abierto se actualizan continuamente y, si bien estas actualizaciones podrían ser adiciones valiosas, también pueden amenazar la integridad de su proyecto. Trabajar a partir de una copia privada de datos de código abierto es una opción viable, pero también significa que no se está beneficiando de las actualizaciones y las nuevas incorporaciones.
Preocupaciones sobre la privacidad:
Los conjuntos de datos de código abierto no son su responsabilidad, hasta que los utilice para entrenar su algoritmo de IA. Es posible que el conjunto de datos se haya hecho público sin la debida desidentificación de datos, lo que significa que podría estar violando las leyes de protección de datos del consumidor al usarlo. La utilización de dos fuentes diferentes de estos datos también podría hacer posible que los datos que de otro modo serían anónimos contenidos en cada uno de ellos se vinculen, exponiendo información personal.
Los conjuntos de datos de código abierto o de colaboración colectiva tienen un precio atractivo, pero los autos de carrera que compiten y ganan en los niveles más altos no se eliminan del lote de autos usados.
Cuando inviertes en conjuntos de datos obtenidos por Shaip, está comprando la consistencia y la calidad de una fuerza laboral completamente administrada, servicios de extremo a extremo desde el abastecimiento hasta la anotación, y un equipo de expertos internos de la industria que pueden comprender completamente el uso final de su modelo y asesorarlo sobre cuál es la mejor manera de lograr sus objetivos. Con datos seleccionados de acuerdo con sus especificaciones exactas, podemos ayude a su modelo a generar resultados de la más alta calidad en menos iteraciones, lo que acelera su éxito y, en última instancia, le permite ahorrar dinero.