In de begindagen van AI-ontwikkeling was de heersende overtuiging dat meer data tot betere resultaten leidt. Maar naarmate AI-systemen geavanceerder zijn geworden, is het belang van datakwaliteit belangrijker geworden dan kwantiteit. Er zijn verschillende redenen voor deze verschuiving. De grote datasets zitten vaak vol met fouten, inconsistenties en vooroordelen die onbewust de uitkomsten van het model kunnen verdraaien. Met een overmaat aan data wordt het moeilijk om te controleren wat het model leert, wat ertoe kan leiden dat het zich fixeert op de trainingsset en de effectiviteit ervan vermindert met nieuwe data. Het “meerderheidsconcept” binnen de dataset heeft de neiging om het trainingsproces te domineren, waardoor inzichten uit minderheidsconcepten worden verdund en de generalisatie van het model wordt verminderd. Het verwerken van enorme datasets kan de iteratiecycli vertragen, wat betekent dat kritieke beslissingen langer duren naarmate de hoeveelheid data toeneemt. Tot slot kan het verwerken van grote datasets kostbaar zijn.
Organisaties moeten een delicate balans vinden tussen het hebben van voldoende data om robuuste modellen te trainen en ervoor zorgen dat het de juiste data is. Dit betekent dat ze verder moeten kijken dan data-accumulatie en zich moeten richten op datakwaliteit. Door te investeren in praktijken zoals opschonen, valideren en verrijken, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun AI-modellen niet alleen zijn gebouwd op een solide basis van hoogwaardige gegevens, maar ook goed zijn voorbereid om te schalen en effectief te presteren in echte productieomgevingen.
Uit een onderzoek is gebleken dat slechte datakwaliteit de economie jaarlijks ettelijke biljoenen kost. In alle sectoren is dit probleem de hoofdoorzaak van AI-initiatieven die vastlopen na een proof of concept, waardoor middelen worden uitgeput en bedrijven worden geblokkeerd om volledige productieschaal-AI te bereiken.
Naast directe financiële verliezen brengen mislukte AI-projecten aanzienlijke indirecte kosten met zich mee, waaronder verspilde tijd en computerbronnen. Het allerbelangrijkste is dat deze mislukkingen gemiste kansen voor een concurrentievoordeel vertegenwoordigen en zowel interne als externe reputaties kunnen schaden. Herhaalde mislukkingen kunnen een cultuur van risicomijdendheid creëren, waardoor de innovatie die AI belooft te leveren, wordt onderdrukt.
Daarbij blijkt dat datawetenschappers ongeveer 80% van hun tijd besteden aan het voorbereiden en organiseren van data voordat ze zinvolle analyses kunnen uitvoeren.
Om de kernuitdaging van slechte datakwaliteit te overwinnen, moeten AI-datasets met hoge prestaties vijf belangrijke kenmerken vertonen:
Nauwkeurigheid bij het weergeven van scenario’s uit de echte wereld,
Consistentie in formaat en structuur,
Diversiteit om de aanpasbaarheid te verbeteren,
Relevantie voor specifieke doelstellingen en
Ethische overwegingen bij het verzamelen en labelen van data.
Om de uitdagingen van AI-ontwikkeling het hoofd te bieden, moeten organisaties de volgende concrete stappen ondernemen om hun datapraktijken te verbeteren:
Stel duidelijke data governance-beleidsregels op:
Organisaties moeten uitgebreide data governance-beleidsregels opstellen die rollen, verantwoordelijkheden en normen voor databeheer schetsen. Deze richtlijnen zorgen voor een uniforme datakwaliteit in de hele organisatie, waardoor het risico wordt verkleind dat slechte data de besluitvorming beïnvloeden.
Implementeer rigoureuze data cleaning-technieken: Gebruik technieken zoals outlier detection, imputation for missing values en normalization om de integriteit van datasets. Deze praktijken helpen ervoor te zorgen dat de data die voor AI-modellen worden gebruikt, nauwkeurig en betrouwbaar zijn.
Investeer in nauwkeurige labelprocessen: Hoogwaardige labels zijn essentieel voor de precisie van het model. Geautomatiseerde datalabeling kan aanzienlijke voordelen bieden ten opzichte van handmatige labeling door kosten te verlagen en het proces te stroomlijnen. Een hybride aanpak die geautomatiseerde tools combineert met menselijk toezicht kan echter de nauwkeurigheid verbeteren door de sterke punten van beide methoden te benutten.
Brongegevens uit diverse en betrouwbare bronnen: Bedrijven moeten diverse databronnen zoeken om vooringenomenheid te verminderen en de modelprestaties te verbeteren. Voorbeelden hiervan zijn openbare datasets, branchespecifieke databases en externe dataproviders. Het is cruciaal om ervoor te zorgen dat deze bronnen betrouwbaar zijn om de datakwaliteit te behouden.
Maak gebruik van geavanceerde databeheertools: Om voortdurende AI-prestaties te garanderen, maakt u gebruik van geavanceerde databeheertools om trainingsdatasets continu te cureren en bij te werken. Datadistributies kunnen in de loop van de tijd veranderen in productieomgevingen en deze tools kunnen bedrijven helpen datasets dienovereenkomstig aan te passen.