Importanza della Qualità dei Dati nell’Implementazione dell’Intelligenza Artificiale

Le tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning possono beneficiare notevolmente le industrie di tutte le dimensioni. Secondo un rapporto di McKinsey , le aziende che utilizzano tecnologie di intelligenza artificiale raddoppieranno il loro flusso di cassa entro il 2030. Al contrario, le aziende che non implementano l’IA subiranno una riduzione del 20% del loro flusso di cassa. Tuttavia, tali benefici vanno oltre i finanziamenti. L’IA può aiutare le aziende a combattere la carenza di manodopera. L’IA migliora anche notevolmente l’esperienza del cliente e i risultati aziendali, rendendo le aziende più affidabili.

Poiché l’IA ha così tanti vantaggi, perché non tutti stanno adottando l’IA? Nel 2019, un sondaggio PwC ha rivelato che il 76% delle aziende intende utilizzare l’IA per migliorare il loro valore aziendale. Tuttavia, solo il 15% ha accesso a dati di alta qualità per raggiungere i propri obiettivi aziendali. Un altro studio di Refinitiv ha suggerito che il 66% dei rispondenti ha affermato che i dati di scarsa qualità ostacolano la loro capacità di implementare e adottare l’IA in modo efficace.

Il sondaggio ha rilevato che le tre principali sfide nel lavorare con tecnologie di apprendimento automatico e intelligenza artificiale ruotano attorno a – “informazioni accurate sulla copertura, la storia e la popolazione dei dati”, “identificazione di registri incompleti o corrotti” e “pulizia e normalizzazione dei dati”. Ciò dimostra che i dati di scarsa qualità sono il principale ostacolo per le aziende che desiderano ottenere analisi basate sull’IA di alta qualità.

Perché i Dati sono così Importanti?

Ci sono molti motivi per cui la qualità dei dati è cruciale nell’implementazione dell’IA. Ecco alcuni dei più importanti:

1. Spazzatura all’Entrata e Spazzatura all’Uscita

È abbastanza semplice capire che l’output dipende fortemente dall’input. In questo caso, se i set di dati sono pieni di errori o distorti, il risultato sarà anche fuorviante. La maggior parte dei problemi legati ai dati non riguarda necessariamente la quantità dei dati, ma la qualità dei dati che si alimentano nel modello di IA. Se si hanno dati di bassa qualità, i modelli di IA non funzioneranno correttamente, indipendentemente da quanto siano buoni.

2. Non Tutti i Sistemi di IA sono Uguali

Quando pensiamo a set di dati, di solito pensiamo in termini di dati quantitativi. Tuttavia, ci sono anche dati qualitativi sotto forma di video, interviste personali, opinioni, immagini, ecc. Nei sistemi di IA, i set di dati quantitativi sono strutturati e i set di dati qualitativi sono non strutturati. Non tutti i modelli di IA possono gestire entrambi i tipi di set di dati. Pertanto, la selezione del tipo di dati giusto per il modello adatto è essenziale per ottenere l’output previsto.

3. Qualità vs. Quantità

Si ritiene che i sistemi di IA debbano ingerire grandi quantità di dati per imparare. Nel dibattito sulla qualità rispetto alla quantità, quest’ultima è generalmente preferita dalle aziende. Tuttavia, se i set di dati sono di alta qualità, anche se più brevi, si avrà la garanzia che l’output sia pertinente e robusto.

4. Caratteristiche di un Buon Set di Dati

Le caratteristiche di un buon set di dati possono essere soggettive e dipendono principalmente dall’applicazione che l’IA sta servendo. Tuttavia, ci sono alcune caratteristiche generali che si deve cercare quando si analizzano i set di dati.

• Completezza: il set di dati deve essere completo, senza celle vuote o spazi vuoti. Ogni cella deve avere un pezzo di dati al suo interno.
• Comprende: i set di dati devono essere il più completi possibile. Ad esempio, se si sta cercando un vettore di minaccia informatica, allora si deve avere tutti i profili di firma e tutte le informazioni necessarie.
• Coerenza: i set di dati devono rientrare nelle variabili definite. Ad esempio, se si sta modellando le scatole dei pacchi, le variabili selezionate (plastica, carta, cartone, ecc.) devono avere dati di prezzo appropriati per rientrare in quelle categorie definite.
• Accuratezza: l’accuratezza è la chiave per un buon set di dati. Tutte le informazioni che si alimentano nel modello di IA devono essere attendibili e completamente accurate. Se grandi porzioni dei set di dati sono errate, l’output sarà anche inaccurato.
• Unicità: questo punto è simile alla coerenza. Ogni punto di dati deve essere unico per la variabile che sta servendo. Ad esempio, non si vuole che il prezzo di un involucro di plastica cada sotto qualsiasi altra categoria di imballaggio.

Garantire la Qualità dei Dati

Ci sono molti modi per garantire che la qualità dei dati sia alta, come assicurarsi che la fonte dei dati sia attendibile. Ecco alcune delle migliori tecniche per assicurarsi di ottenere i migliori dati di qualità per i modelli di IA:

1. Profilazione dei Dati

La profilazione dei dati è essenziale per comprendere i dati prima di utilizzarli. La profilazione dei dati offre informazioni sulla distribuzione dei valori, sui valori massimi, minimi, medi e sugli outlier. Inoltre, aiuta a formattare le incoerenze nei dati. La profilazione dei dati aiuta a capire se il set di dati è utilizzabile o meno.

2. Valutazione della Qualità dei Dati

Utilizzando una libreria centrale di regole di qualità dei dati predefinite, è possibile convalidare qualsiasi set di dati con una libreria centrale. Se si dispone di un catalogo di dati con strumenti di dati integrati, è possibile semplicemente riutilizzare quelle regole per convalidare i nomi dei clienti, gli indirizzi e-mail e i codici dei prodotti. Inoltre, è possibile anche arricchire e standardizzare alcuni dati.

3. Monitoraggio e Valutazione della Qualità dei Dati

Gli scienziati hanno la qualità dei dati precalcolata per la maggior parte dei set di dati che desiderano utilizzare. Possono restringere l’attenzione per vedere quale problema specifico abbia un attributo e quindi decidere se utilizzare o meno quell’attributo.

4. Preparazione dei Dati

I ricercatori e gli scienziati di solito devono modificare leggermente i dati per prepararli per la modellazione dell’IA. Questi ricercatori hanno bisogno di strumenti facili da usare per analizzare gli attributi, trasporre le colonne e calcolare i valori dai dati.

Il mondo dell’intelligenza artificiale è in continua evoluzione. Mentre ogni azienda utilizza i dati in modo diverso, la qualità dei dati rimane fondamentale per qualsiasi progetto di implementazione dell’IA. Se si dispone di dati affidabili e di alta qualità, si elimina la necessità di grandi set di dati e si aumentano le possibilità di successo. Come tutte le altre organizzazioni, se la vostra organizzazione sta spostando l’attenzione verso l’implementazione dell’IA, verificate se avete dati di buona qualità. Assicuratevi che le vostre fonti siano attendibili e svolgete un’indagine approfondita per verificare se soddisfano i vostri requisiti di dati.