Hoje, um negócio sem Inteligência Artificial (AI) e Machine Learning (ML) está em desvantagem competitiva significativa. Desde o suporte e otimização de processos e fluxos de trabalho de back-end até a elevação da experiência do usuário por meio de mecanismos de recomendação e automação, a adoção da IA é inevitável e essencial para a sobrevivência em 2021.
No entanto, chegar a um ponto em que a IA forneça resultados precisos e contínuos é um desafio. A implementação adequada não é alcançada da noite para o dia, é um processo de longo prazo que pode continuar por meses. Quanto maior o período de treinamento de IA, mais precisos serão os resultados. Com isso dito, uma duração maior de treinamento de IA exige mais volumes de conjuntos de dados relevantes e contextuais.
De uma perspectiva de negócios, é quase impossível que você tenha uma fonte perene de conjuntos de dados relevantes, a menos que seus sistemas internos sejam altamente eficientes. A maioria das empresas deve confiar em fontes externas como fornecedores de terceiros ou uma empresa de coleta de dados de treinamento de IA. Eles têm a infraestrutura e as instalações para garantir que você obtenha o volume de dados de treinamento de IA necessários para fins de treinamento, mas escolher a opção certa para o seu negócio não é tão simples.
Existem muitas empresas abaixo da média que oferecem coleta de dados no setor e você deve ter cuidado com quem escolhe colaborar. A parceria com o fornecedor errado ou incompetente pode empurrar seus dados de lançamento de produtos indefinidamente ou resultar em perda de capital.
Criamos este guia para ajudá-lo a escolher a empresa certa de coleta de dados de IA. Após a leitura você terá confiança para identificar a empresa de coleta de dados perfeita para o seu negócio.
Fatores internos que você deve considerar antes de procurar uma empresa de coleta de dados
Colaborar com uma empresa de coleta de dados é apenas 50% da tarefa. Os 50% restantes giram em torno do trabalho de base da sua perspectiva. A colaboração perfeita exige perguntas ou fatores a serem respondidos ou explicados. Vejamos alguns deles.
Qual é o seu caso de uso de IA?
Você precisa ter um caso de uso adequado definido para sua implementação de IA. Caso contrário, você está implantando a IA sem um propósito sólido. Antes da implementação, você precisa descobrir se a IA ajudará você a gerar leads, impulsionar as vendas, otimizar fluxos de trabalho, ter resultados centrados no cliente ou outros resultados positivos específicos para o seu negócio. Definir claramente um caso de uso garantirá que você procure o fornecedor de dados certo.
De quantos dados você precisa? Que tipo?
Você precisa colocar um limite genérico no volume de dados que você precisa. Embora acreditemos que volumes maiores resultarão em modelos mais precisos, você ainda precisa definir o quanto é necessário para o seu projeto e que tipo de dados será mais benéfico. Sem um plano claro, você experimentará um desperdício excessivo de custos e mão de obra.Abaixo estão algumas perguntas comuns que os proprietários de empresas fazem enquanto se preparam para a coleta para identificar o que:
- Seu negócio é baseado em visão computacional?
- Quais imagens específicas como conjuntos de dados você precisará?
- Você pretende trazer análises preditivas para seu fluxo de trabalho e exigir conjuntos de dados históricos baseados em texto?
Quão diversificado deve ser seu conjunto de dados?
Você também precisa definir a diversidade de seus dados, ou seja, dados coletados de faixa etária, gênero, etnia, idioma e dialeto, qualificação educacional, renda, estado civil e localização geográfica.
Seus dados são sensíveis?
Dados sensíveis referem-se a informações pessoais ou confidenciais. Detalhes de um paciente em um prontuário eletrônico usado para realizar testes de medicamentos são exemplos ideais. Eticamente, esses insights e informações devem ser desidentificados devido aos padrões e protocolos HIPAA predominantes.
Se seus requisitos de dados envolvem dados confidenciais, você deve decidir como pretende proceder para desidentificar os dados ou se deseja que seu fornecedor faça isso por você.
Fontes de coleta de dados
A coleta de dados vem de várias fontes, desde conjuntos de dados gratuitos e para download até sites e arquivos governamentais. No entanto, os conjuntos de dados devem ser relevantes para seu projeto ou não terão nenhum valor. Além de ser relevante, o conjunto de dados também deve ser contextual, limpo e comparativamente de origens recentes para garantir que os resultados de sua IA estejam alinhados com suas ambições.
Como fazer um orçamento?
A coleta de dados de IA envolve despesas como pagamento ao fornecedor, taxas operacionais, precisão de dados otimizando despesas de ciclo, despesas indiretas e outras despesas diretas e custos ocultos. Você precisa considerar cuidadosamente todas as despesas envolvidas no processo e formular um orçamento de acordo. O orçamento de coleta de dados também deve estar alinhado com o escopo e a visão do seu projeto.
Você precisa colocar um limite genérico no volume de dados que você precisa. Embora acreditemos que volumes maiores resultarão em modelos mais precisos, você ainda precisa definir o quanto é necessário para o seu projeto e que tipo de dados será mais benéfico. Sem um plano claro, você experimentará um desperdício excessivo de custos e mão de obra.Como escolher a melhor empresa de coleta de dados para projetos de IA e ML?
Agora que você tem os fundamentos estabelecidos, agora é comparativamente mais fácil identificar as empresas ideais de coleta de dados. Para diferenciar ainda mais um fornecedor de qualidade de um fornecedor inadequado, aqui está uma lista de verificação rápida dos aspectos aos quais você deve prestar atenção.
Conjuntos de dados de amostra
Pedir conjuntos de dados de amostra antes de colaborar com um fornecedor. Os resultados e o desempenho de seus módulos de IA dependem de quão ativo, envolvido e comprometido é seu fornecedor, e a melhor maneira de obter informações sobre todas essas qualidades é obter conjuntos de dados de amostra. Isso lhe dará uma ideia se seus requisitos de dados foram atendidos e informará se a colaboração vale o investimento.
Conformidade Regulamentar
Um dos principais motivos pelos quais você pretende colaborar com fornecedores é manter as tarefas em conformidade com as agências reguladoras. É um trabalho tedioso que requer um especialista com experiência. Antes de decidir, verifique se o provedor de serviços em potencial segue as conformidades e padrões para garantir que os dados adquiridos de diversas fontes sejam licenciados para uso com as permissões apropriadas.
Consequências legais podem resultar na falência de sua empresa. Certifique-se de manter a conformidade em mente ao escolher um provedor de coleta de dados.
Garantia da Qualidade
Quando você obtém conjuntos de dados do seu fornecedor, eles devem ser formatados corretamente e prontos para serem carregados diretamente no seu módulo de IA para fins de treinamento. Você não deveria ter que realizar auditorias ou usar pessoal dedicado para verificar a qualidade do conjunto de dados. Isso é apenas adicionar outra camada a uma tarefa já tediosa. Certifique-se de que seu fornecedor sempre forneça conjuntos de dados prontos para upload no formato e estilo que você precisa.
Referências de clientes
Conversar com os clientes existentes do seu fornecedor lhe dará uma opinião em primeira mão sobre seus padrões operacionais e qualidade. Os clientes geralmente são honestos com referências e recomendações. Se o seu fornecedor estiver pronto para permitir que você fale com seus clientes, eles claramente têm confiança no serviço que prestam. Revise minuciosamente seus projetos anteriores, fale com seus clientes e feche o acordo se achar que eles se encaixam bem.
Lidando com o viés de dados
A transparência é fundamental em qualquer colaboração e seu fornecedor precisa compartilhar detalhes sobre se os conjuntos de dados fornecidos são tendenciosos. Se são, até que ponto? Geralmente, é difícil eliminar completamente o viés da imagem, pois você não pode identificar ou atribuir a hora exata ou a fonte da introdução. Portanto, quando eles oferecem insights sobre como os dados são tendenciosos, você pode modificar seu sistema para fornecer resultados de acordo.
Escalabilidade de Volume
Seu negócio vai crescer no futuro e o escopo do seu projeto vai se expandir exponencialmente. Nesses casos, você deve ter certeza de que seu fornecedor pode fornecer os volumes de conjuntos de dados que sua empresa exige em escala.
Eles têm talento suficiente internamente? Eles estão esgotando todas as suas fontes de dados? Eles podem personalizar seus dados com base em necessidades e casos de uso exclusivos? Aspectos como esses garantirão que o fornecedor possa fazer a transição quando forem necessários maiores volumes de dados.
Seu futuro depende da utilização de IA e aprendizado de máquina
Entendemos que encontrar a empresa de coleta de dados certa é um desafio. Não faz sentido pedir conjuntos de amostras individualmente, comparar fornecedores e testar serviços com projetos rápidos antes de confirmar. Mesmo encontrando a empresa certa, você deve dedicar até dois meses para se preparar para a coleta de dados.
É por isso que sugerimos eliminar todas essas instâncias e ir direto para essa fase de colaboração e obter conjuntos de dados de qualidade para seus projetos. Entre em contato com a Shaip hoje mesmo para uma qualidade de dados impecável. Superamos todos os elementos que mencionamos na lista de verificação para garantir que nossa parceria seja lucrativa para o seu negócio.
Fale conosco hoje sobre seu projeto, e vamos começar isso o mais cedo possível.
