Καθαρίζοντας τα Ακατάστατα Δεδομένα Μας: Πώς το AI Αλλάζει το Παιχνίδι

Πνιγόμαστε στα δεδομένα. Κάθε πλατφόρμα, smartwatch και smartphone διασπά την ζωή μας σε μετρήσιμα κομματάκια, αλλά το μεγαλύτερο μέρος τους παραμένει ανοργανωμένο και αχρήστο. 

Οι εταιρείες γνωρίζουν这一點, που είναι γιατί ο τεχνολογικός γίγαντας Meta επένδυσε 14 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ το προηγούμενο καλοκαίρι για την απόκτηση μίας μετοχής 49% στην εταιρεία Scale AI, κάνοντας einen υπολογισμένο και στρατηγικό κίνηση για να εξασφαλίσει υψηλής ποιότητας δεδομένα εκπαίδευσης για τα μοντέλα AI της.

Η αξιοπιστία των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων εξαρτάται απολύτως από την ποιότητα των δεδομένων που τους παρέχονται – με λίγα λόγια, «σκουπίδια μέσα, σκουπίδια έξω». Σήμερα, όμως, η πραγματική πρόκληση που αντιμετωπίζουν οι εταιρείες είναι η μετατροπή ενός πλήθους ακατέργαστων πληροφοριών σε ενεργά δεδομένα. 

Η λύση μπορεί να κρύβεται σε φανερή θέα: το AI ίδιο μπορεί να βοηθήσει δημιουργώντας στρατηγικές για να παρακάμψει την κοπιαστική εργασία της επισήμανσης μεγάλων συνόλων δεδομένων ή του αναζήτησης σε ατελείωτες elektronikες φύλλες, μετατρέποντας το χάος σε χρησιμοποίητο, ανθρώπινο νοήμονα. 

Όταν τα δεδομένα γίνονται ακατάστατα: Οι κρυφές κόστος για τις εταιρείες

Σύμφωνα με ερευνά του Gartner από το 2020, η κακή ποιότητα των δεδομένων κοστίζει τις οργανώσεις τουλάχιστον 12,9 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ το χρόνο, επηρεάζοντας την παραγωγικότητα και οδηγώντας σε λανθασμένες αποφάσεις και ανακριβείς αναφορές. 

Οι συνέπειες των ακατάστατων δεδομένων είναι ακόμη πιο εμφανείς σε τομείς όπως η υγεία. Οι ελλιπείς ιατρικές καταγραφές, οι λεπτομέρειες χρέωσης και τα μη ταιριαστά δεδομένα μεταξύ συστημάτων possono οδηγήσουν σε λανθασμένες διαγνώσεις, σφάλματα θεραπείας και αναποτελεσματική διανομή πόρων. Μακροπρόθεσμα, αυτό αυξάνει τα κόστη και υπονόμευε την εμπιστοσύνη σε αυτά τα συστήματα.

Εν τω μεταξύ, στη λογιστική, τα μη ταιριαστά δεδομένα μεταξύ προμηθευτών και διανομείς possono οδηγήσει σε καθυστερήσεις ή ελλείψεις αποθήκης. Μια λανθασμένη διεύθυνση παράδοσης ή ένα παλιό αρχείο αποθήκης μπορεί να έχει einen κυματισμό σε ολόκληρη την αλυσίδα εφοδιασμού, οδηγώντας σε χαμένες προθεσμίες και μη ικανοποιημένους πελάτες. 

«Με την khảότητα να προβλέψουμε ή να κατανοήσουμε τι μπορεί να συμβεί [沿着 τη διαδρομή] – με βάση τα συνδυασμένα, προηγούμενα δεδομένα – μπορούμε πραγματικά να μειώσουμε αυτές τις αναποτελεσμασίες,» Asparuh Koev, CEO της εταιρείας AI για τη λογιστική Transmetrics, ανέφερε κατά τη συζήτηση με Unite AI.

Σε πιο πρακτικούς όρους, τα ακατάστατα δεδομένα είναι κοστοβόρα. Η κανόνα 1-10-100 εικονογραφεί这一點: κοστίζει 1 δολάριο να ελέγξουμε τα δεδομένα κατά την εισαγωγή, 10 δολάρια να τα καθαρίσουμε αργότερα και 100 δολάρια αν δεν κάνουμε τίποτα.

Τι φέρνουν τα AI-ενεργοποιημένα πλαίσια στο τραπέζι

Καθώς οι επιχειρήσεις παλέουν με αυξανόμενες ποσότητες βρώμικων δεδομένων, στρέφονται στο AI για λύσεις. Τα νεότερα AI-ενεργοποιημένα πλαίσια αυτοματοποιούν τη διαδικασία καθαρισμού των δεδομένων, εξασφαλίζοντας την οικονομική αποτελεσματικότητα και τη βελτίωση της ακρίβειας.

Robert Giardina, ιδρυτής της Claritype, ενός τέτοιου πλαισίου, εξήγησε τη διαδικασία του AI: 

«Συγκεντρώνει τα δεδομένα σε ένα κοινό μορφότυπο: μέρος της διαδικασίας είναι να μετατρέψει κάθε δεδομένο σε einen κανονικό μορφότυπο που ταιριάζει στην επιχείρηση.» 

Το AI της Claritype πηγαίνει πέρα από την απλή τυποποίηση, ωστόσο. Η εποπτευόμενη επισκευή του πλαισίου επιτρέπει στις οργανώσεις να διασχίσουν τα σύνορα των συστημάτων στην αναζήτηση απαντήσεων στις πιο επείγουσες ερωτήσεις τους, καταρρίπτοντας τα τείχη. 

«Συστήματα που ήταν προηγουμένως διαχωρισμένα κάθε ένα κρατάει ένα κομμάτι της απάντησης για ερωτήσεις που διασχίζουν όλη την επιχείρηση,» ανέφερε ο Giardina στην Unite AI. 

Εάν ένας κρίσιμος προμηθευτής επηρεάζεται από μια καθυστέρηση αποστολής, για παράδειγμα, μόνο συνδέοντας τους προμηθευτές με τις παραγγελίες και την ιστορία των πελατών μπορεί μια εταιρεία να καθορίσει ποιοι από τους κορυφαίους πελάτες της πρέπει να ενημερωθούν πρώτοι για την καθυστέρηση.

«Ο τελικός μας στόχος είναι να επεκτείνουμε αυτή τη διασυνδεμένη σκέψη για να ενοποιήσουμε κάθε θραύσμα δεδομένων στην επιχείρηση, ώστε να μπορούμε να κάνουμε κάθε ερώτηση εύκολη και άμεση να απαντηθεί,» ανέφερε ο Giardina. 

Αυτή η είδους διασυνδεμένη σκέψη αντιπροσωπεύει τη μεγαλύτερη αλλαγή στη σκέψη που συμβαίνει στις εταιρείες σήμερα, καθώς μεταβαίνουν από ad hoc καθαρισμό δεδομένων σε συστηματική διακυβέρνηση δεδομένων. Αντί να αντιμετωπίζουν την ποιότητα των δεδομένων ως μια μονοχρόνια λύση, οι οργανώσεις αναπτύσσουν δομημένες διαδικασίες για να εξασφαλίσουν τη συνεχή και την αξιοπιστία σε όλα τα συστήματά τους.

Η διακυβέρνηση των δεδομένων θεωρείται πλέον eine πολύτιμη επιχειρηματική διαδικασία, όχι μόνο eine εργασία IT. Ενσωματώνοντας τη διαχείριση δεδομένων στις συνολικές στρατηγικές τους, οι εταιρείες possono να λάβουν καλύτερες αποφάσεις και να αποκτήσουν πιο σημαντικές ενημερώσεις από τα δεδομένα τους.

Πώς το AI καθαρίζει τα δεδομένα και τις προκλήσεις που αντιμετωπίζει

Η υπερεξάρτηση από το AI μπορεί να είναι επικίνδυνη. Για τον Giardina, «οι ανησυχητικές αυτοματοποιημένες μετατροπές δεδομένων είναι εκείνες που πηγαίνουν πέρα από την τυποποίηση και στη догάδευση.» 

Για παράδειγμα, κάποιο συντομογραφία θα μπορούσε εύκολα να παρερμηνευθεί. “International Business Machines, Inc.” ή “I.B.M.”, για παράδειγμα, θα μετατρεπόταν συνήθως σε “IBM”, αλλά εάν η μετατροπή ήταν αυτοματοποιημένη και το “I.B.” μετατρεπόταν κατά λάθος σε “IBM”, θα μπορούσε να προκαλέσει σημαντικά προβλήματα και για τις δύο εταιρείες.

Τα λείπωντα και ανακριβή δεδομένα είναι δύο από τα πιο κοινά προβλήματα, και η seule εξάρτηση από το AI για να γεμίσει τα κενά σύμφωνα με το контέκστ μπορεί εύκολα να αποτύχει. Όπως τονίζει ο Giardina, «όταν οι επιπτώσεις είναι σε οποιοδήποτε βαθμό σημαντικές, χρειαζόμαστε έναν άνθρωπο να εγκρίνει κάθε догάδευση.» 

Ισορροπώντας την αυτοματοποίηση με ανθρώπινη ερμηνεία

Τα ακατάστατα δεδομένα υπογραμμίζουν βαθιά ελαττώματα στον τρόπο που οι οργανώσεις χειρίζονται τις πληροφορίες. Για να προχωρήσουμε και να βελτιώσουμε την λήψη αποφάσεων, οι εταιρείες πρέπει να σταματήσουν να βλέπουν τα δεδομένα ως ένα纯 τεχνικό ζήτημα και να μεταβούν σε μοντέλα διακυβέρνησης που συνδυάζουν ανθρώπινη εμπειρία, ηθική ευαισθησία και μακροπρόθεσμη στρατηγική όραση. 

Καθαρότερα δεδομένα δημιουργούν πιο αποτελεσματικό AI, το οποίο με τη σειρά του βοηθά να βελτιώσει την ποιότητα των δεδομένων. Αυτή η αμοιβαία ενισχυτική κυκλική διαδικασία είναι υποσχόμενη, αλλά υπενθυμίζει ότι η αυτοματοποίηση μόνη της δεν θα λύσει το πρόβλημα των ακατάστατων δεδομένων μας. Αυτό το δυναμικό μπορεί να πραγματοποιηθεί μόνο με την συνδυασμένη χρήση αλγοριθμικής ακρίβειας και ανθρώπινης κρίσης, καθώς και της συνειδητοποίησης των προκαταλήψεων που μπορεί να εισαγάγει, εξασφαλίζοντας τη διαφάνεια και περισσότερη εμπιστοσύνη στα συστήματα που κατασκευάζουμε.

Alex Sandoval, CEO της εταιρείας AI για τη βιομηχανική νοημοσύνη Allie AI, τόνισε επίσης πώς τα copilots του γενετικού AI δεν λειτουργούν μόνο με αλγορίθμους, αλλά βασίζονται στην ανθρώπινη ευφράδεια στη λογική της fabriks.

«Σήμερα, οι πιο επιτυχημένες αναπτύξεις δεν είναι μόνο για την τροφοδοσία των μοντέλων με τεράστια δεδομένα από προγραμματιζόμενους ελεγκτές λογικής (PLC), σημειώσεις χειριστών και πρωτόκολλα συμμόρφωσης. Εξαρτώνται από einen νέο τύπο εργαζομένου: έναν που μπορεί να μεταφράσει μεταξύ της συμπεριφοράς της μηχανής και της ψηφιακής ευστροφίας,» ανέφερε.