Ao lidar com inteligência artificial (IA), às vezes só reconhecemos a eficiência e precisão do sistema de tomada de decisão. Não conseguimos identificar as lutas incalculáveis das implementações de IA no outro extremo do espectro. Como resultado, as empresas investem demais em suas ambições e acabam com um ROI abaixo do esperado. Infelizmente, esse é um cenário que muitas empresas vivenciam ao passar pelo processo de implementação da IA.
Depois de analisar as causas de um ROI ruim, incluindo sistemas de IA ineficientes, lançamentos de produtos atrasados ou quaisquer outras deficiências relacionadas à implementação de IA, o fator comum exposto geralmente são dados ruins.
Os cientistas de dados não podem fazer muito. Se forem apresentados conjuntos de dados inadequados, eles não recuperarão nenhuma informação útil. Muitas vezes, eles precisam trabalhar com dados inutilizáveis, imprecisos, irrelevantes ou com todos os itens acima. O custo de dados ruins rapidamente se torna evidente financeira e tecnicamente quando a informação precisa ser implementada em um projeto.
De acordo com uma vistoria pela TechRepublic, que se concentrou no gerenciamento de IA e ML, dados incorretos fizeram com que 59% das empresas participantes calculassem mal a demanda. Além disso, 26% dos entrevistados acabaram direcionando os clientes potenciais errados.
Este post explorará as consequências de dados ruins e como você pode evitar o desperdício de recursos e gerar um ROI significativo de sua fase de treinamento de IA.
Vamos começar.
O que são dados incorretos?
Garbage in Garbage Out é o protocolo seguido pelos sistemas de aprendizado de máquina. Se você inserir dados incorretos em seu módulo de ML para fins de treinamento, isso gerará resultados ruins. A entrada de dados de baixa qualidade em seu sistema coloca seu produto ou serviço em risco de apresentar falhas. Para entender melhor o conceito de dados incorretos, abaixo estão três exemplos comuns:
- Quaisquer dados incorretos – por exemplo, números de telefone no lugar de endereços de e-mail
- Dados incompletos ou ausentes – se os valores cruciais estiverem ausentes, os dados não serão úteis
- Dados tendenciosos – a integridade dos dados e seus resultados são comprometidos por causa de preconceito voluntário ou involuntário
Na maioria das vezes, os dados apresentados aos analistas para treinar os módulos de IA são inúteis. Normalmente, existe pelo menos um dos exemplos acima. Trabalhar com informações imprecisas força os cientistas de dados a gastar seu valioso tempo limpando dados em vez de analisá-los ou treinar seus sistemas.
Um estado de ciência de dados e análise Denunciar revela que quase 24% dos cientistas de dados gastam até 20 horas do seu tempo pesquisando e preparando dados. O estudo também descobriu que 22% adicionais passaram de 10 a 19 horas lidando com dados ruins em vez de utilizar seus conhecimentos para construir sistemas mais eficientes.
Agora que podemos reconhecer dados ruins, vamos discutir como eles podem atrapalhar o alcance de suas ambições com a IA.
As consequências de dados incorretos em seu negócio
Para explicar a extensão dos dados ruins em seus objetivos, vamos dar um passo atrás. Se um cientista de dados gasta até 80% de seu tempo limpando dados, a produtividade cai drasticamente (individual e coletivamente). Seus recursos financeiros estão sendo alocados para uma equipe altamente qualificada que passa a maior parte do tempo fazendo trabalhos redundantes.
Deixe isso lavatório pol
Você não está apenas desperdiçando dinheiro pagando um profissional altamente qualificado para fazer a entrada de dados, mas a duração necessária para treinar seus sistemas de IA também é adiada devido à falta de dados de qualidade (seus projetos levam 40% mais tempo para serem concluídos). Entregar um lançamento rápido de produto está totalmente fora da mesa, dando à sua concorrência uma vantagem competitiva se eles utilizarem com eficiência seus cientistas de dados.
Dados ruins não são apenas demorados para lidar com eles. Também pode drenar recursos de uma perspectiva técnica. Abaixo estão algumas consequências significativas:
- Manter e armazenar dados ruins é caro em termos de tempo e custo.
- Dados incorretos podem drenar recursos financeiros. Estudos revelam que cerca de 9.7 milhões são desperdiçados por empresas que lidam com dados ruins.
- Se o seu produto final for impreciso, lento ou irrelevante, você perderá rapidamente a credibilidade no mercado.
- Dados incorretos podem inibir seus projetos de IA porque a maioria das empresas não reconhece os atrasos associados à limpeza de conjuntos de dados inadequados.
Como os empresários podem evitar dados incorretos?
A solução mais lógica é estar preparado. Ter uma boa visão e um conjunto de metas para suas ambições de implementação de IA pode ajudar os proprietários de empresas a evitar muitos problemas relacionados a dados incorretos. O próximo é ter uma estratégia sensata para quebrar todos os casos de uso prováveis com sistemas de IA.
Uma vez que o negócio esteja preparado corretamente para a implementação da IA, o próximo passo é trabalhar com um experiente fornecedor de coleta de dados como os especialistas da Shaip, para obter, anotar e fornecer dados relevantes de qualidade sob medida para o seu projeto. Na Shaip, temos um modus operandi incrível em relação à coleta e anotação de dados. Tendo trabalhado com centenas de clientes no passado, garantimos que seus padrões de qualidade de dados sejam atendidos em todas as etapas do processo de implementação de IA.
Seguimos rigorosas métricas de avaliação de qualidade para qualificar os dados que coletamos e implementamos um procedimento hermético de gerenciamento de dados ruins usando as melhores práticas. Nossos métodos permitirão que você treine seus sistemas de IA com os dados mais precisos e precisos disponíveis em seu nicho.
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