Cum capturăm datele invizibile pentru AI?
Inteligența artificială (AI) a devenit o unealtă de bază în multe instituții, dar succesul ei depinde de calitatea datelor pe care se bazează. Cu toate acestea, există un pericol ascuns: datele invizibile.
Culture picks
Uber lansează streaming video live pentru conturile de tineri
Keenable, sprijinită de Accel, lansează o platformă de indexare web pentru agenții de AI
New York: Piața de acțiuni private se încălzește: cum funcționează piața secundară
Ucraina lansează un interceptor drone cu motor jet, construit în țarăAcestea nu sunt neapărat inexacte, dar sunt invizibile pentru că nu sunt imediat evidente sau sunt greu de cuantificat. Printre ele se numără contextul, conexiunile intersistemice și judecățile care nu sunt documentate oficial.
Instituțiile mari au tendința de a se concentra pe datele vizibile atunci când își construiesc platformele AI, trecând cu vederea informațiile esențiale care sunt ascunse.
Acest lucru poate duce la eșecuri ale sistemului AI, deoarece modelele nu iau în considerare factori importanți precum excepțiile, aprobările și cunoștințele nedocumentate. De exemplu, anumite reguli de afaceri sau evenimente istorice care au modelat procesele decizionale nu sunt capturate în datele vizibile.
Pentru a evita astfel de eșecuri, instituțiile trebuie să găsească modalități de a integra datele invizibile în sistemele lor AI. Acest lucru poate implica captarea de cunoștințe și context nedocumentate prin interviuri de experți, documentarea proceselor de afaceri și alte mijloace care să descopere perspective ascunse.
Ce se întâmplă când datele invizibile sunt ignorate?
Prin a face acest lucru, instituțiile pot îmbunătăți acuratețea și fiabilitatea agenților lor AI.
Ignorarea datelor invizibile poate duce la predicții incorecte și decizii proaste. Pe măsură ce AI devine tot mai răspândit, consecințele unor astfel de eșecuri vor crește.
Instituțiile care nu iau în considerare riscul de a implementa sisteme AI invizibile care sunt predispuse la erori se vor confrunta cu probleme majore.
Întrebări frecvente legate de datele invizibile includ: Ce sunt datele invizibile? Care sunt consecințele ignorării lor?
Cum pot instituțiile să capteze date invizibile? Datele invizibile se referă la informații care nu sunt imediat evidente, cum ar fi excepțiile, aprobările și cunoștințele instituționale nedocumentate. Instituțiile pot capta date invizibile prin interviuri de experți și documentarea proceselor de afaceri.
