Cuando se trata de inteligencia artificial (IA), a veces solo reconocemos la eficiencia y precisión del sistema de toma de decisiones. No identificamos las luchas incalculables de las implementaciones de IA en el otro extremo del espectro. Como resultado, las empresas invierten demasiado en sus ambiciones y terminan con un ROI decepcionante. Lamentablemente, este es un escenario que muchas empresas experimentan cuando atraviesan el proceso de implementación de la IA.
Después de revisar las causas de un ROI deficiente, incluidos sistemas de IA ineficientes, lanzamientos de productos retrasados o cualquier otra deficiencia con respecto a la implementación de IA, el factor común que se expone suele ser la mala información.
Los científicos de datos solo pueden hacer mucho. Si se les presentan conjuntos de datos inadecuados, no recuperarán ninguna información útil. A menudo, tienen que trabajar con datos inutilizables, inexactos, irrelevantes o todo lo anterior. El costo de los datos incorrectos se hace evidente rápidamente desde el punto de vista financiero y técnico una vez que la información debe implementarse en un proyecto.
De acuerdo a una encuesta por TechRepublic que se centró en la gestión de IA y ML, los datos incorrectos hicieron que el 59% de las empresas participantes calcularan mal la demanda. Además, el 26% de los encuestados terminaron apuntando a los prospectos equivocados.
Esta publicación explorará las consecuencias de los datos incorrectos y cómo puede evitar el desperdicio de recursos y generar un ROI significativo de su fase de entrenamiento de IA.
Empecemos.
¿Qué son los datos incorrectos?
Garbage in Garbage Out es el protocolo seguido por los sistemas de aprendizaje automático. Si ingresa datos incorrectos en su módulo de aprendizaje automático con fines de capacitación, obtendrá malos resultados. Al ingresar datos de baja calidad en su sistema, su producto o servicio corre el riesgo de tener fallas. Para comprender mejor el concepto de datos incorrectos, a continuación se muestran tres ejemplos comunes:
- Cualquier dato incorrecto, por ejemplo, números de teléfono en lugar de direcciones de correo electrónico.
- Datos incompletos o faltantes: si los valores cruciales están ausentes, los datos no son útiles
- Datos sesgados: la integridad de los datos y sus resultados se ven comprometidos debido a prejuicios voluntarios o involuntarios.
La mayoría de las veces, los datos que se presentan a los analistas para entrenar módulos de IA son inútiles. Normalmente, existe al menos uno de los ejemplos anteriores. Trabajar con información inexacta obliga a los científicos de datos a dedicar su valioso tiempo a limpiar los datos en lugar de analizarlos o entrenar sus sistemas.
Un estado de análisis y ciencia de datos reporte revela que casi el 24% de los científicos de datos dedican hasta 20 horas de su tiempo a buscar y preparar datos. El estudio también encontró que un 22% adicional dedicó de 10 a 19 horas a lidiar con datos incorrectos en lugar de utilizar su experiencia para construir sistemas más eficientes.
Ahora que podemos reconocer los datos incorrectos, analicemos cómo pueden obstaculizar el logro de sus ambiciones con la IA.
Las consecuencias de los datos incorrectos en su negocio
Para explicar el alcance de los datos incorrectos en sus objetivos, demos un paso atrás. Si un científico de datos dedica hasta el 80% de su tiempo a limpiar datos, la productividad cae drásticamente (tanto individual como colectivamente). Sus recursos financieros se asignan a un equipo altamente calificado que dedica la mayor parte de su tiempo a realizar trabajos redundantes.
Deja que lavabo en.
No solo está desperdiciando dinero pagando a un profesional altamente calificado para que realice la entrada de datos, sino que la duración requerida para entrenar sus sistemas de IA también se pospone debido a la falta de datos de calidad (sus proyectos tardan un 40% más en completarse). Ofrecer un lanzamiento de producto rápido está completamente fuera de la mesa, lo que le da a su competencia una ventaja competitiva si utilizan de manera eficiente a sus científicos de datos.
No solo se requiere mucho tiempo para tratar los datos incorrectos. También puede drenar recursos desde una perspectiva técnica. A continuación se presentan algunas consecuencias importantes:
- Mantener y almacenar datos incorrectos es costoso en cuanto a tiempo y costo.
- Los datos incorrectos pueden agotar los recursos financieros. Los estudios revelan que las empresas que manejan datos incorrectos desperdician cerca de 9.7 millones.
- Si su producto final es inexacto, lento o irrelevante, rápidamente perderá credibilidad en el mercado.
- Los datos incorrectos pueden inhibir sus proyectos de IA porque la mayoría de las empresas no reconocen los retrasos asociados con la limpieza de conjuntos de datos inadecuados.
¿Cómo pueden los propietarios de empresas evitar los datos incorrectos?
La solución más lógica es estar preparado. Tener una buena visión y un conjunto de objetivos para sus ambiciones de implementación de IA puede ayudar a los propietarios de negocios a evitar muchos problemas relacionados con datos incorrectos. Lo siguiente es tener una estrategia sensata para desglosar todos los casos de uso probables con sistemas de IA.
Una vez que la empresa está preparada correctamente para la implementación de la IA, el siguiente paso es trabajar con un experimentado proveedor de recopilación de datos como los expertos de Shaip, para obtener, anotar y suministrar datos relevantes de calidad adaptados a su proyecto. En Shaip, tenemos un modus operandi increíble con respecto a la recopilación y anotación de datos. Después de haber trabajado con cientos de clientes en el pasado, nos aseguramos de que se cumplan los estándares de calidad de sus datos en cada paso del proceso de implementación de la IA.
Seguimos estrictas métricas de evaluación de calidad para calificar los datos que recopilamos e implementar un procedimiento hermético de gestión de datos incorrectos utilizando las mejores prácticas. Nuestros métodos le permitirán entrenar sus sistemas de IA con los datos más precisos y exactos disponibles en su nicho.
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