Generator AI es una ley de título en muchas industrias, pero el papel principal en los datos que fortalece estos equipos de IA juega el papel del backstage. A excepción de los datos claros, de curata y leales, incluso se reducirán las iniciativas de AI y aprendizaje automático (ML) más ambicioso.
Hoy, las iniciativas se están moviendo rápidamente para integrar la IA en sus actividades. Según McKinsi, en 2021, el 65% de las empresas reportan regularmente la IA del generador, identificando el doble de aumento de 2023.
Sin embargo, el potencial real de IA y ML en la empresa no provendrá del contenido de nivel de superficie. Proviene de modelos profundamente integrados a la toma de decisiones, el flujo de trabajo y los procesos orientados al cliente donde la calidad, la administración y la creencia de los datos se vuelven centrales.
Además, las características y efectividad de Simply AI y ML pueden no hacer ninguna iniciativa incluida en las aplicaciones fundamentales. Las empresas ciertamente las ayudan a destacarse de su competencia para crear beneficios estratégicos para todos los aspectos de sus datos.
Para hacer esto, los datos para fortalecer sus aplicaciones deben ser claros y precisos para reducir el sesgo, las alucinaciones y/o las violaciones regulatorias. De lo contrario, corren el riesgo de capacitación y problemas de producción, ignorando los beneficios creados para crear proyectos de IA y ML al final.
Importancia buena y limpia de datos
La base de cualquier iniciativa de datos de IA exitosa, y las iniciativas deben recaudarse para la calidad de los datos, la integridad y la administración moral. Sin embargo, no siempre es tan fácil como parece. Según Killick, el 5% de las empresas aún luchan contra la calidad de los datos de IA, y el 77 77% de las empresas esperan una gran crisis de datos de IA infectados con más de $ 5 mil millones en $ 5 mil millones.
Por ejemplo, en 2021, Jillo Jillo se detiene las ofertas, ya que no pudo pagar la casa correctamente debido al algoritmo defectuoso, causando daños generalizados. Este caso destaca una importancia importante: los proyectos de IA y ML deben administrarse en los mejores y mejores resultados para producir los mejores resultados.
Hoy, las tecnologías de IA y ML dependen de los datos para aprender patrones, crear predicciones y recomendaciones y ayudar a hacer iniciativas para tomar una mejor toma de decisiones. Estrategias para la generación de extracción (RAG) de las bases de conocimiento empresarial en tiempo real, pero si estas fuentes son incompletas o antiguas, el modelo generará la respuesta incorrecta o irrelevante.
La capacidad del Agente AI para trabajar de manera confiable sobre la adopción de datos precisos y oportunos en tiempo real de la IA. Por ejemplo, un algoritmo de negociación autónomo responde a los datos de mercado defectuoso para desencadenar millones de pérdidas en unos pocos segundos.
Establecer y mantener un buen entorno de datos
Iniciativas para establecer y mantener un buen entorno de datos que pueda beneficiarse para el uso de IA y ML, aquí es considerar los tres componentes principales:
1 Crear un amplio motor de recopilación de datos
La recopilación efectiva de datos para proyectos de IA y ML exitosos es necesaria, y las plataformas y equipos de datos modernos, como para respaldar sus demandas de IA y salida para soportar, conversión, monitoreo de calidad, catalogación y observación. Se aseguran de que la empresa esté obteniendo los datos correctos.
Ya sea datos estructurales, semiestructurados o estructurados, cualquier datos recopilados debe provenir de diferentes fuentes y métodos para admitir una fuerte capacitación y pruebas de modelos para admitir diferentes situaciones de usuario que pueden enfrentar después de la implementación. Además, las empresas deben confirmar que siguen la calidad de la recopilación de información moral. Ya sea que los datos son el primer, segundo o tercero, debe ser alentado adecuadamente por el consentimiento y el consentimiento para su recopilación y uso.
2 Confirmar la calidad de los datos altos
Los datos de alta calidad y sposones de ajuste son esenciales para el rendimiento, la precisión y la confiabilidad de los modelos AI y ML. Estas tecnologías introducen nuevas dimensiones, los datos utilizados deben integrarse específicamente con los requisitos. Sin embargo, el 67% del 67% de los profesionales de datos y análisis dicen que no tienen plena confianza en los datos de sus empresas para tomar decisiones.
Para resolverlo, es necesario que las iniciativas contengan datos que representantes de situaciones del mundo real, monitorean los datos faltantes, eliminen los datos duplicados y mantengan la continuidad en las fuentes de datos. Además, es importante reconocer y abordar el sesgo en los datos de capacitación, porque los datos sesgados pueden comprometerse con los resultados y la equidad y afectar negativamente la experiencia y la credibilidad del cliente.
3 Aplicar marcos de Faith and Data Governance
Los datos de empuje se han colocado en una atención para la IA responsable. El 42% de los profesionales de datos y análisis dicen que su empresa no tiene paralelo para administrar las políticas legales, de privacidad y protección para su iniciativa de IA de agencia, es fundamental que los datos tradicionales se hayan transferido a marcos más dinámicos de los marcos de gobierno de datos tradicionales.
En particular, es importante resolver por qué los agentes toman decisiones específicas o toman medidas específicas a medida que la IA del agente entra en reputación significativa. Para crear fe, para determinar la responsabilidad y garantizar el consentimiento, la iniciativa debe tener un enfoque intenso en explicar las estrategias de IA. La creencia en las salidas de IA comienza con la fe en sus datos posteriores.
En breve
Los proyectos de IA y ML fallarán sin buenos datos porque los datos son la base que permite que estas tecnologías aprendan. Estrategias de datos y estrategias de IA y ML están involucradas. Las empresas deben hacer un cambio operativo que mantenga datos de todas las rutas de la administración, de la inversión en infraestructura tecnológica.
Aquellos que primero se toman el tiempo para mantener los datos ricos en los proyectos. Aquellos que no enfrentan la lucha continua y la competencia para morderse los talones.
Enumeramos las mejores herramientas de visualización de datos.
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