Hoy en día, una empresa sin inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) se encuentra en una desventaja competitiva significativa. Desde el soporte y la optimización de procesos y flujos de trabajo de backend hasta la mejora de la experiencia del usuario a través de motores de recomendación y automatización, la adopción de la IA es inevitable y esencial para la supervivencia en 2021.
Sin embargo, llegar a un punto en el que la IA ofrezca resultados precisos y sin fisuras es un desafío. La implementación adecuada no se logra de la noche a la mañana, es un proceso a largo plazo que puede continuar durante meses. Cuanto más largo sea el período de entrenamiento de la IA, más precisos serán los resultados. Dicho esto, una mayor duración del entrenamiento de IA exige más volúmenes de conjuntos de datos relevantes y contextuales.
Desde una perspectiva empresarial, es casi imposible que tenga una fuente permanente de conjuntos de datos relevantes a menos que sus sistemas internos sean altamente eficientes. La mayoría de las empresas deben depender de fuentes externas como proveedores externos o una empresa de recopilación de datos de capacitación en IA. Tienen la infraestructura y las instalaciones para garantizar que obtenga el volumen de datos de capacitación de IA que necesita para fines de capacitación, pero elegir la opción correcta para su negocio no es tan simple.
Hay muchas empresas insatisfactorias que ofrecen recopilación de datos en la industria y debe tener cuidado con quién elige colaborar. Asociarse con el proveedor equivocado o incompetente podría impulsar los datos de lanzamiento de su producto indefinidamente o resultar en una pérdida de capital.
Hemos creado esta guía para ayudarlo a elegir la empresa de recopilación de datos de IA adecuada. Después de leer, tendrá la confianza necesaria para identificar la empresa de recopilación de datos perfecta para su negocio.
Factores internos que debe considerar antes de buscar una empresa de recopilación de datos
Colaborar con una empresa de recopilación de datos es solo el 50% de la tarea. El 50% restante gira en torno al trabajo preliminar desde su perspectiva. La colaboración perfecta requiere que se respondan o se expliquen más preguntas o factores. Veamos algunos de ellos.
¿Cuál es su caso de uso de IA?
Necesita tener un caso de uso adecuado definido para su implementación de IA. De lo contrario, está implementando IA sin un propósito sólido. Antes de la implementación, debe averiguar si la IA lo ayudará a generar clientes potenciales, impulsar las ventas, optimizar los flujos de trabajo, tener resultados centrados en el cliente u otros resultados positivos específicos para su negocio. Definir claramente un caso de uso asegurará que busque el proveedor de datos adecuado.
¿Cuántos datos necesitas? ¿Que tipo?
Debe poner un límite genérico al volumen de datos que necesita. Si bien creemos que volúmenes más altos darán como resultado modelos más precisos, aún debe definir cuánto es necesario para su proyecto y qué tipo de datos serán más beneficiosos. Sin un plan claro, experimentará un desperdicio excesivo de costos y mano de obra.A continuación, se muestran algunas preguntas comunes que hacen los dueños de negocios mientras se preparan para la recolección para identificar qué:
- ¿Su negocio se basa en la visión por computadora?
- ¿Qué imágenes específicas como conjuntos de datos necesitará?
- ¿Tiene la intención de incorporar el análisis predictivo en su flujo de trabajo y necesita conjuntos de datos históricos basados en texto?
¿Qué tan diverso debería ser su conjunto de datos?
También debe definir qué tan diversos deben ser sus datos, es decir, datos recopilados por grupo de edad, género, etnia, idioma y dialecto, calificación educativa, ingresos, estado civil y ubicación geográfica.
¿Son sus datos sensibles?
Los datos sensibles se refieren a información personal o confidencial. Los detalles de un paciente en un historial médico electrónico utilizado para realizar ensayos de medicamentos son ejemplos ideales. Éticamente, estos conocimientos e información deben desidentificarse debido a los estándares y protocolos vigentes de HIPAA.
Si sus requisitos de datos involucran datos confidenciales, debe decidir cómo piensa desidentificar los datos o si desea que su proveedor lo haga por usted.
Fuentes de recopilación de datos
La recopilación de datos proviene de varias fuentes, desde conjuntos de datos gratuitos y descargables hasta sitios web y archivos gubernamentales. Sin embargo, los conjuntos de datos deben ser relevantes para su proyecto o no poseerán ningún valor. Además de ser relevante, el conjunto de datos también debe ser contextual, limpio y comparativamente de orígenes recientes para garantizar que los resultados de su IA se alineen con sus ambiciones.
¿Cómo presupuestar?
La recopilación de datos de IA implica gastos como pagar al proveedor, tarifas operativas, precisión de los datos que optimizan los gastos del ciclo, gastos indirectos y otros gastos directos y costos ocultos. Debe considerar cuidadosamente cada gasto involucrado en el proceso y formular un presupuesto en consecuencia. El presupuesto de recopilación de datos también debe estar alineado con el alcance y la visión de su proyecto.
Debe poner un límite genérico al volumen de datos que necesita. Si bien creemos que volúmenes más altos darán como resultado modelos más precisos, aún debe definir cuánto es necesario para su proyecto y qué tipo de datos serán más beneficiosos. Sin un plan claro, experimentará un desperdicio excesivo de costos y mano de obra.¿Cómo elegir la mejor empresa de recopilación de datos para proyectos de IA y ML?
Ahora que ha establecido los fundamentos, ahora es comparativamente más fácil identificar las empresas de recopilación de datos ideales. Para diferenciar aún más a un proveedor de calidad de un proveedor inadecuado, aquí hay una lista de verificación rápida de los aspectos a los que debe prestar atención.
Conjuntos de datos de muestra
Pregunta por conjuntos de datos de muestra antes de colaborar con un proveedor. Los resultados y el rendimiento de sus módulos de IA dependen de cuán activo, involucrado y comprometido sea su proveedor y la mejor manera de obtener información sobre todas estas cualidades es obteniendo conjuntos de datos de muestra. Esto le dará una idea de si se cumplen sus requisitos de datos y le dirá si la colaboración vale la pena la inversión.
Cumplimiento Regulatorio
Una de las principales razones por las que tiene la intención de colaborar con los proveedores es mantener las tareas en conformidad con las agencias reguladoras. Es un trabajo tedioso que requiere un experto con experiencia. Antes de tomar una decisión, compruebe si el posible proveedor de servicios sigue las normativas y los estándares para garantizar que los datos obtenidos de diversas fuentes tengan licencia para su uso con los permisos adecuados.
Las consecuencias legales podrían resultar en la quiebra de su empresa. Asegúrese de tener en cuenta el cumplimiento al elegir un proveedor de recopilación de datos.
Garantía de Calidad
Cuando obtenga conjuntos de datos de su proveedor, deben tener el formato correcto y estar listos para cargarse directamente en su módulo de IA con fines de capacitación. No debería tener que realizar auditorías o utilizar personal dedicado para verificar la calidad del conjunto de datos. Esto solo agrega otra capa a una tarea que ya es tediosa. Asegúrese de que su proveedor siempre entregue conjuntos de datos listos para cargar en el formato y estilo que necesita.
Referencias de clientes
Hablar con los clientes existentes de su proveedor le dará una opinión de primera mano sobre sus estándares operativos y su calidad. Los clientes suelen ser honestos con las referencias y recomendaciones. Si su proveedor está listo para permitirle hablar con sus clientes, claramente tiene confianza en el servicio que brindan. Revise a fondo sus proyectos anteriores, hable con sus clientes y cierre el trato si cree que encajan bien.
Lidiar con el sesgo de datos
La transparencia es clave en cualquier colaboración y su proveedor debe compartir detalles sobre si los conjuntos de datos que proporcionan están sesgados. Si lo son, ¿en qué medida? Generalmente, es difícil eliminar el sesgo por completo de la imagen, ya que no se puede identificar o atribuir el momento exacto o la fuente de la introducción. Por lo tanto, cuando ofrecen información sobre cómo los datos están sesgados, puede modificar su sistema para ofrecer resultados en consecuencia.
Escalabilidad del volumen
Su negocio crecerá en el futuro y el alcance de su proyecto se expandirá exponencialmente. En tales casos, debe estar seguro de que su proveedor puede entregar los volúmenes de conjuntos de datos que su empresa demanda a escala.
¿Tienen suficiente talento en la empresa? ¿Están agotando todas sus fuentes de datos? ¿Pueden personalizar sus datos en función de necesidades y casos de uso únicos? Aspectos como estos garantizarán que el proveedor pueda realizar la transición cuando se necesiten mayores volúmenes de datos.
Su futuro depende de la utilización de inteligencia artificial y aprendizaje automático
Entendemos que encontrar la empresa de recopilación de datos adecuada es un desafío. No tiene sentido solicitar conjuntos de muestra individualmente, comparar proveedores y probar servicios con proyectos rápidos antes de comprometerse. Incluso cuando encuentre la empresa adecuada, debe dedicar hasta dos meses a prepararse para la recopilación de datos.
Es por eso que sugerimos eliminar todas estas instancias y pasar directamente a esa fase de colaboración y obtener conjuntos de datos de calidad para sus proyectos. Póngase en contacto con Shaip hoy mismo para obtener una calidad de datos impecable. Superamos todos los elementos que hemos mencionado en la lista de verificación para garantizar que nuestra asociación sea rentable para su negocio.
Háblenos hoy sobre su proyecto, y pongámoslo en marcha lo antes posible.
