Jak przygotować dane do pracy z AI?

Z każdej strony słyszymy o sztucznej inteligencji (AI) i o tym, jak zmienia nasz świat. Z modelami, z ‘’silnikami’’ AI jest, jak z silnikami samochodów sportowych – jakość paliwa ma ogromne znaczenie. Nieważne, jak zaawansowany jest Twój „silnik” AI – niskiej jakości dane doprowadzą do słabych wyników. Złe dane oznaczają złe prognozy, błędne decyzje i kosztowne pomyłki. Jednak, kiedy dane są czyste i odpowiednio przygotowane, „silnik” AI działa płynnie, dostarczając informacje i wyniki, których potrzebuje Twoja firma do rozwoju.

Przyjrzyjmy się najważniejszym ‘’pracom serwisowym’’, które przygotują Twoje dane do pracy z AI.

1. Zapewnij wysoką jakość danych

AI działa jak gąbka: wchłania wszystkie dane, które jej podasz. Jeśli dane są błędne, wyniki AI również będą błędne. Nieprawidłowe dane – czy to niewłaściwe dane sprzedażowe, czy nieaktualne informacje o klientach – prowadzą do błędnych analiz. Gartner szacuje, że niska jakość danych kosztuje firmy średnio 15 milionów dolarów rocznie.

  • Jak to zrobić? Używaj narzędzi do zarządzania jakością danych. Regularnie weryfikuj i poprawiaj dane w trakcie ich przepływu przez różne systemy.

2. Zapewnij spójność danych

Gdy każdy system korzysta ze swoich własnych definicji, AI się gubi. Przykładowo jeden system może definiować klienta za pomocą ID lub pseudonimu, podczas gdy inny użyje jego pełnego imienia, co prowadzi do niespójnych wyników. McKinsey wskazuje niespójność danych jako jedno z głównych wyzwań w projektach AI.

  • Jak to zrobić? Wprowadź technologię umożliwiającą zarządzanie danymi i standaryzację informacji w całej organizacji. Stwórz jednolity widok – jedno źródło prawdy dla danych klientów i operacyjnych, aby AI korzystało ze spójnych i czystych informacji.

3. Uzupełnij luki w danych

Praca z AI na niekompletnych danych jest jak układanie puzzli bez wszystkich elementów. Brakujące informacje – takie jak preferencje klientów czy historia transakcji – uniemożliwiają AI pełne zrozumienie sytuacji i prowadzą do stronniczych lub błędnych wyników.

  • Jak to zrobić? Regularnie audytuj swoje zbiory danych, aby upewnić się, że są kompletne. Korzystaj z technik wzbogacania danych (data enrichment), takich jak integracja zewnętrznych źródeł danych lub algorytmy uczenia maszynowego, aby uzupełnić brakujące informacje.

4. Dbaj o aktualność danych

Nieaktualne dane prowadzą do nieaktualnych prognoz. Poleganie na zeszłorocznych raportach i danych klientów nie sprawdzi się w dynamicznych bazah danych. Raport McKinsey przypomina nam o nowych regulacjach, które już wymusiły to na wielu firmach.

  • Jak to zrobić? Wdrożenie przepływów danych w czasie rzeczywistym, które stale aktualizują modele AI. Dla mniej dynamicznych zbiorów danych zaplanuj ich regularne odświeżanie.

5. Wyeliminuj duplikaty

W dużych organizacjach, które przetwarzają ogromne ilości danych, duplikaty są powszechnym problemem. Czy jako wielokrotne wpisy tego samego klienta, czy jako powtarzające się transakcje, duplikaty mogą wprowadzać poważny bałagan w modelach AI.

  • Jak to zrobić? Użyj narzędzi automatycznej jakości danych do deduplikacji i upewnij się, że rekordy w Twojej bazie danych są unikalne.

Przestrzeganie tych pięciu kroków zapewnia, że Twoje dane nie tylko zasilą AI, ale także umożliwiają mu solidne analizy i rekomendacje. Ale co w innej sytuacji?

Kilka lat temu IBM Watson for Oncology ogłosił spersonalizowany proces leczenie raka, ale nie dostarczył oczekiwanych rezultatów. Air regularnie podejmowało błędne decyzje terapeutyczne na podstawie bardzo ograniczonego zbioru danych, który nie odzwierciedlał globalnych medycznych praktyk. W jednym przypadku Watson rekomendował nawet bardzo niebezpieczne leczenie, ponieważ nie był szkolony na wystarczająco zróżnicowanych danych.

Wniosek: dobre dane = dobre AI
Przygotowanie danych do pracy z AI to nie jest zwykłe zadanie do zrobienia. To fundament Twojego sukcesu. AI jest tylko tak dobre, jak dane, na których się uczy. Zadbaj, aby Twoje dane były dokładne, spójne, kompletne, aktualne i wolne od duplikatów, a odblokujesz zupełnie nowe możliwości dla Twojej firmy.

Podobnie jak mistrz kuchni potrzebuje najlepszych składników do tworzenia wyjątkowych dań, Twoje AI potrzebuje wysokiej jakości danych, aby dostarczać świetne spostrzeżenia i wyniki. Choć technologia się rozwija, niezmienna pozostaje zasada: garbage in, garbage out. Zainwestuj w swoje dane i technologię, aby zobaczyć, jak Twoje projekty AI rozwijają skrzydła. Oraz rozwijają Twoją firmę w sposób, który wcześniej nie był możliwy!

 

Autor: Michał Kołątaj