Как внедрить управление данными в вашу стратегию ИИ

Изящное внедрение управления данными в вашу стратегию искусственного интеллекта

Первое впечатление, какое возникает у нас от ИИ, вероятно, основано на научно-фантастических фильмах, где роботы превосходят людей. Помните фильмы, такие как «Терминатор» или романы, такие как «Robopocalypse»? Учитывая темп развития в области ИИ, мы наблюдаем, как пропасть между фантастикой и реальностью сужается день за днем.

Фактически, мы наблюдали начальную фазу эволюции ИИ — от основанного на правилах до последнего генеративного ИИ. Согласно недавнему исследованию McKinsey, к 2030 году ожидается, что ИИ добавит 13 трлн долларов к глобальной экономике. С последними достижениями в области машинного обучения, ИИ начал проявлять уникальные черты человеческого интеллекта, такие как решение проблем, восприятие и даже способность быть творческим и обладать социальным интеллектом. Но может ли он это делать без данных? Давайте исследуем эту концепцию.

Данные являются основой стратегий ИИ

В то время как стратегия ИИ имеет различные компоненты, включая инфраструктуру, технологический стек, организационные изменения и многое другое, самое важное – это стратегия данных. Хорошо определенная стратегия данных является основой успешной реализации ИИ. Данные часто называются «топливом» для ИИ, и не зря. Алгоритмы ИИ учатся на данных, поэтому качество, количество и доступность данных являются важными. Успех любой инициативы по внедрению ИИ зависит от возможности предприятия получать, обрабатывать и анализировать данные в масштабе и эффективно на протяжении жизненного цикла данных — от сбора и хранения до инженерии и интеграции данных, а также от анализа данных и разработки рабочего процесса. Однако, с этим связаны и потенциальные проблемы. Продолжайте чтение, чтобы узнать больше.

Данные для ИИ: 5 вопросов управления данными и способы их решения

В то время как ИИ имеет огромный потенциал для преобразования нашей жизни, нельзя не принимать во внимание серьезные проблемы, связанные с интеграцией данных в масштабе, конфиденциальностью данных, качеством данных, предвзятостью алгоритмов и этическими соображениями. Двигаясь вперед, необходимо ответственно использовать силу данных и ИИ, а также создавать стратегии для преодоления этих преград. Ниже приведены некоторые bewt-практики, которые следует учитывать.

1. Выберите подходящий технологический стек

Одной из самых больших проблем является выбор наиболее подходящего решения из широкого диапазона инструментов и платформ для интеграции данных и управления ими. Предприятия должны принимать во внимание такие факторы, как тип данных, сложность проблемы, требуемые вычислительные ресурсы, удобство использования, возможность масштабирования, стоимость, встроенная поддержка ИИ и DataOps и т. д. при выборе технологического стека.

2. Решите проблему предвзятости ИИ

Многие из нас могут считать ИИ более объективным, чем люди, и мы можем неосознанно доверять его решениям и создаваемому контенту. Но в конечном счете эти решения и контент в основном определяются тренировочными наборами данных и изучением из обратной связи.

Еще одна вещь, которая приводит к предвзятости данных, – это уровень полноты данных. Как вы обрабатываете наборы данных, поступающие из крайних точек спектра, уникальных данных или выбросов, определяет, насколько несогласовано ваше качество данных. Чтобы устранить это, предприятия должны использовать разнообразные наборы данных, предусматривать регулярную аудиторию и тестирование с разными заинтересованными сторонами, а также выявлять и устранять предвзятость в алгоритмах ИИ.

3. Смягчить риски конфиденциальности данных

По мере развития ИИ-решений усиливается их способность использовать личную информацию. В своей цели предоставить более контекстуализированный и персонализированный опыт, алгоритмы ИИ анализируют огромное количество личных и чувствительных данных, что может вызывать проблемы с конфиденциальностью и безопасностью. При разработке ИИ-решений предприятия должны минимизировать сбор и передачу личной информации насколько это возможно. Там, где это необходимо, должны быть предусмотрены меры для получения согласия конечных пользователей или предоставления большего контроля им над решением о том, какие данные могут быть использованы. Также должны быть предусмотрены надежные меры конфиденциальности и безопасности данных для защиты чувствительной информации.

4. Обеспечить прозрачность ИИ

Производительность и точность различных систем ИИ в значительной степени зависят от тренировочного набора данных. Однако сбор, хранение и управление этими данными вызывают вопросы конфиденциальности и безопасности. Предприятия должны обеспечивать защиту данных пользователей и поддерживать прозрачность в отношении их использования. Клиенты и заинтересованные стороны должны быть информированы и открыто общаться о решениях, основанных на ИИ, и их влиянии. Обеспечьте видимость цепочки данных и проведите анализ влияния, чтобы соответствовать потенциальным нормативным требованиям и аудитам связанными с ИИ. Прозрачность является важной частью «объяснимого ИИ» и получения доверия конечных пользователей.

5. Постоянное сопоставление наборов данных с бизнес-результатами

Наконец, предприятия должны непрерывно контролировать и оценивать ИИ-решения, чтобы убедиться, что они соответствуют бизнес-целям и этическим стандартам. Предприятия должны работать над улучшением качества данных и ML-техник на основе полученных знаний. Чтобы получить максимальную эффективность от любого ИИ-решения, внедряйте эти знания после оценки или утверждения людьми на начальных этапах / циклах.

Давайте рассмотрим строительные блоки, которые вам нужно учитывать при учете вышеуказанных проблем.

3 Компонента данных, которые следует учитывать при создании стратегии искусственного интеллекта

Исходя из нашего опыта работы с глобальными организациями различных отраслей в сфере управления данными, мы поняли, что масштабируемые, высококачественные и хорошо управляемые данные являются основой воздействия искусственного интеллекта. Вот ключевые компоненты надежной стратегии данных, которые, на наш взгляд, предприятия должны учитывать в рамках своей стратегии искусственного интеллекта:

1. Интеграция данных

Для успешной работы ИИ-решений часто требуется данные из нескольких источников, таких как внутренние базы данных, внешние API или сторонние наборы данных. Чтобы ИИ-модели успешно функционировали, вам необходимы надежные интеграционные и межоперабельные фреймворки между различными форматами и структурами данных, чтобы гарантировать сбор данных в структурированной и последовательной форме. Инструмент должен иметь возможность обрабатывать несогласованные структуры данных, такие как полуструктурированные и неструктурированные данные в любое время – будь это пакетная или реального времени и иметь возможность работы с процессами пайплайнов обработки данных, извлечения, загрузки, трансформации (ELT) или извлечения, трансформации, загрузки (ETL). Одной из главных составляющих прозрачности искусственного интеллекта является видимость происхождения данных – откуда они поступают, как они преобразуются и куда они направляются. Правильная стратегия интеграции данных не только создает вашу техническую платформу, но также гарантирует доступ к любым данным, даже при изменении целей, требований, технологий, приложений, фреймворков и других.

Чтобы упростить задачу для ученых-исследователей данных и аналитиков, выбирайте решение для интеграции, которое плавно синхронизируется с вашими ИИ-моделями и подает данные без лишнего технического вмешательства. В случае изменения данных или схемы ваш инструмент должен автоматически отслеживать изменения и соединять данные соответствующим образом.

2. Качество данных

Качество данных является ключевым для генерации точных и надежных результатов ИИ. Основой любой системы искусственного интеллекта являются данные обучения. Если качество данных не соответствует требованиям, это приведет к несогласованным и ненадежным решениям искусственного интеллекта. Поэтому данные обучения должны быть очищены и стандартизированы для удаления ошибок, несоответствий и дублирующихся записей. Предприятия должны обеспечить точность, полноту, разнообразие, актуальность и отражение реальной проблемы, которую они пытаются решить. Иногда, из-за отсутствия данных высокого качества, можно использовать искусственно сгенерированные данные.

Для достижения бизнес-результатов и объективных результатов ИИ очень важно обеспечить качество данных.

3. Управление данными

Управление данными относится к набору политик и процессов, которые обеспечивают доступность, целостность и безопасность данных. Установление четких политик и процедур управления данными крайне важно для сохранения надежности и доверия к данным, а также для обеспечения соблюдения регулирований, таких как GDPR, HIPAA и т. д. Это может включать определение собственности данных, контроля доступа, классификации, происхождения или политик хранения. Для снижения рисков в области конфиденциальности данных необходимо создать управленческую структуру и выстроить ее между людьми, процессами и системами.

Разрешите проблемы данных и научитесь владеть ИИ

Данные помогут вам разобраться в суете и иллюзиях мира искусственного интеллекта. Но для создания надежной данных вам нужна универсальная и гибкая платформа для интеграции и управления данными, которая гарантирует доступ к любым данным, независимо от источников, типов, объемов, скорости и форматов. Не допускайте, чтобы управление данными было отложенной мыслью. Если вы можете доверять и обеспечить безопасность ваших данных, скорее всего, вы сможете масштабировать свои проекты на основе ИИ быстрее и с уверенностью. Предприятия должны сосредоточиться на определении правильной стратегии данных и искусственного интеллекта, чтобы достичь своих бизнес-целей. С правильным подходом и решением, которое наилучшим образом поддерживает этот подход, ИИ обещает наступление эры беспрецедентного инновационного прогресса.

Ссылки