Importancia de la calidad de los datos en la implementación de IA

Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden beneficiar significativamente a industrias de todos los tamaños. Según McKinsey (reporte), las empresas que emplean tecnologías de inteligencia artificial duplicarán su flujo de efectivo para 2030. Por el contrario, las empresas que no implementan IA verán una reducción del 20 % en su flujo de efectivo. Sin embargo, tales beneficios van más allá de las finanzas. La IA puede ayudar a las empresas combatir la escasez de mano de obra. La IA también mejora significativamente la experiencia del cliente y los resultados comerciales, lo que hace que las empresas sean más confiables. 

Dado que la IA tiene tantas ventajas, ¿por qué no todos adoptan la IA? En 2019, un PwC La encuesta reveló que el 76% de las empresas planean usar IA para mejorar su valor comercial. Sin embargo, solo un exiguo 15 % tiene acceso a datos de alta calidad para lograr sus objetivos comerciales. Otro Estudio de Refinitiv sugirió que el 66% de los encuestados dijo que los datos de mala calidad afectan su capacidad para implementar y adoptar la IA de manera efectiva. 

La encuesta encontró que los tres principales desafíos de trabajar con tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático giran en torno a: "información precisa sobre la cobertura, el historial y la población de los datos", "identificación de registros incompletos o corruptos" y "limpieza y normalización de los datos." Esto demuestra que los datos de mala calidad son el principal obstáculo para que las empresas obtengan análisis de alta calidad impulsados ​​por IA. 

¿Por qué son tan importantes los datos?

Hay muchas razones por las que la calidad de los datos es crucial en la implementación de IA. Estos son algunos de los más importantes: 

1. Basura que entra y basura que sale

Es bastante simple entender que la salida depende en gran medida de la entrada. En este caso, si los conjuntos de datos están llenos de errores o sesgados, el resultado también te hará empezar con el pie izquierdo. La mayoría de los problemas relacionados con los datos no tienen que ver necesariamente con la la cantidad de datos pero el de datos que introduce en el modelo de IA. Si tiene datos de baja calidad, sus modelos de IA no funcionarán correctamente, por muy buenos que sean.  

2. No todos los sistemas de IA son iguales

Cuando pensamos en conjuntos de datos, generalmente pensamos en términos de datos cuantitativos. Pero también hay datos cualitativos en forma de videos, entrevistas personales, opiniones, imágenes, etc. En los sistemas de IA, los conjuntos de datos cuantitativos están estructurados y los conjuntos de datos cualitativos no están estructurados. No todos los modelos de IA pueden manejar ambos tipos de conjuntos de datos. Por lo tanto, seleccionar el tipo de datos correcto para el modelo adecuado es esencial para obtener el resultado esperado. 

3. Calidad frente a cantidad

Se cree que los sistemas de IA necesitan ingerir una gran cantidad de datos para aprender de ellos. En un debate sobre calidad frente a cantidad, las empresas suelen preferir esta última. Sin embargo, si los conjuntos de datos son de alta calidad pero de naturaleza más corta, le dará cierta garantía de que el resultado es relevante y sólido.

4. Características de un buen conjunto de datos

Las características de un buen conjunto de datos pueden ser subjetivas y dependen principalmente de la aplicación a la que sirve la IA. Sin embargo, hay algunas características generales que uno debe buscar al analizar conjuntos de datos. 

• Integridad : El conjunto de datos debe estar completo sin cuadrículas o puntos vacíos en los conjuntos de datos. Cada celda debe tener una pieza de datos en ella. 
• Exhaustividad: Los conjuntos de datos deben ser tan completos como sea posible. Por ejemplo, si está buscando un vector de amenaza cibernética, debe tener todos los perfiles de firma y toda la información necesaria. 
• Consistencia: Los conjuntos de datos deben caber en las variables definidas a las que han sido asignados. Por ejemplo, si está modelando cajas de paquetes, sus variables seleccionadas (plástico, papel, cartón, etc.) deben tener datos de precios apropiados para caer en esas categorías definidas. 
• Exactitud: La precisión es la clave para un buen conjunto de datos. Toda la información que alimentas al modelo de IA debe ser confiable y completamente precisa. Si una gran parte de sus conjuntos de datos son incorrectos, su resultado también será inexacto.  
• Exclusividad: Este punto es similar a la consistencia. Cada punto de datos debe ser único para la variable a la que sirve. Por ejemplo, no desea que el precio de un envoltorio de plástico se incluya en ninguna otra categoría de embalaje. 

Garantizar la calidad de los datos

Hay muchas maneras de garantizar que la calidad de los datos sea alta, como garantizar que la fuente de datos sea confiable. Estas son algunas de las mejores técnicas para asegurarse de obtener datos de la mejor calidad para sus modelos de IA: 

1. Perfilado de datos

La creación de perfiles de datos es esencial para comprender los datos antes de usarlos. La creación de perfiles de datos ofrece información sobre la distribución de valores, los valores máximos, mínimos, promedio y valores atípicos. Además, ayuda a formatear inconsistencias en los datos. La creación de perfiles de datos ayuda a comprender si el conjunto de datos es utilizable o no. 

2. Evaluación de la calidad de los datos

Con una biblioteca central de reglas de calidad de datos preconstruidas, puede validar cualquier conjunto de datos con una biblioteca central. Si tiene un catálogo de datos con herramientas de datos integradas, simplemente puede reutilizar esas reglas para validar nombres de clientes, correos electrónicos y códigos de productos. Además, también puede enriquecer y estandarizar algunos datos. 

3. Supervisión y evaluación de la calidad de los datos

Los científicos tienen la calidad de los datos precalculada para la mayoría de los conjuntos de datos que desean utilizar. Pueden reducirlo para ver qué problema específico tiene un atributo y luego decidir si usar ese atributo o no. 

4. Preparación de datos

Los investigadores y científicos generalmente tienen que modificar un poco los datos para prepararlos para el modelado de IA. Estos investigadores necesitan herramientas fáciles de usar para analizar atributos, transponer columnas y calcular valores a partir de los datos. 

El mundo de la inteligencia artificial está en constante cambio. Si bien cada empresa usa los datos de una manera diferente, la calidad de los datos sigue siendo imprescindible para cualquier proyecto de implementación de IA. Si tiene datos confiables y de buena calidad, elimina la necesidad de conjuntos de datos masivos y aumenta sus posibilidades de éxito. Como todas las demás organizaciones, si su organización está cambiando hacia la implementación de IA, verifique si tiene datos de buena calidad. Asegúrese de que sus fuentes sean confiables y realice la debida diligencia para verificar si cumplen con sus requisitos de datos.