Veri Karmaşıklığını Temizlemek: Yapay Zeka Oyunun Kurallarını Nasıl Değiştiriyor?

Veri yığını içinde boğuluyoruz. Her platform, akıllı saat ve akıllı telefon hayatlarımızı ölçülebilir parçalara ayırıyor, ancak bunların çoğu tutarsız ve kullanılamaz durumda kalıyor. 

Şirketler bunu biliyor, bu yüzden teknoloji devi Meta yatırım Geçtiğimiz yaz, veri etiketleme girişimi Scale AI'nin %49 hissesini satın almak için 14 milyar ABD doları ödedi; bu, yapay zeka modelleri için yüksek kaliteli eğitim verileri elde etmek amacıyla hesaplanmış ve stratejik bir hamleydi.

Büyük dil modellerinin güvenilirliği tamamen kendilerine beslenen verilerin kalitesine bağlıdır; kısacası, "çöp girerse çöp çıkar." Ancak günümüzde şirketlerin karşılaştığı gerçek zorluk, ham bilgi selini eyleme dönüştürülebilir verilere çevirmektir. 

Çözüm gözümüzün önünde olabilir: Yapay zekâ, devasa veri kümelerini etiketleme veya sonsuz elektronik tabloları tarama gibi sıkıcı görevleri atlatmak için stratejiler üreterek, kaosu kullanılabilir, insan zekasına dönüştürerek yardımcı olabilir. 

Veriler karmaşıklaştığında: Şirketler için gizli maliyetler

Göre Gartner araştırması 2020 yılından itibaren, düşük veri kalitesi kuruluşlara yılda en az 12.9 milyon ABD dolarına mal oluyor; bu durum verimliliği etkiliyor, yetersiz bilgiye dayalı kararlara ve hatalı raporlamaya yol açıyor. 

Düzensiz verilerin sonuçları, sağlık hizmetleri gibi sektörlerde daha da belirgindir. Eksik sağlık kayıtları, faturalama bilgileri ve sistemler arası veri uyumsuzlukları, yanlış teşhislere, tedavi hatalarına ve kaynakların verimsiz kullanımına yol açabilir. Uzun vadede bu durum maliyetleri artırır ve bu sistemlere olan güveni zedeler.

Öte yandan, lojistikte, tedarikçiler ve dağıtıcılar arasındaki veri uyumsuzlukları gecikmelere veya stok kıtlığına yol açabilir. Yanlış bir teslimat adresi veya güncel olmayan bir stok kaydı, tüm tedarik zincirinde domino etkisi yaratarak teslimat tarihlerinin kaçırılmasına ve müşteri memnuniyetsizliğine neden olabilir. 

"Geçmiş verilerden yola çıkarak [güzergah boyunca] neler olabileceğini öngörebilmek veya anlayabilmek, bu verimsizlikleri gerçekten azaltabilir." Asparuh KoevLojistik yapay zeka şirketinin CEO'su Transmetriklerile yaptığı görüşme sırasında belirtildi. yapay zekayı birleştirin.

Daha pratik bir açıdan bakıldığında, düzensiz veriler maliyetlidir. 1-10-100 kuralı bunu göstermektedir: Veri girilirken kontrol edilmesi 1 dolar, sonrasında temizlenmesi 10 dolar ve hiçbir şey yapılmaması ise 100 dolar tutar.

Yapay zekâ destekli platformların sunduğu avantajlar nelerdir?

İşletmeler giderek artan kirli veri miktarıyla boğuşurken, çözümler için yapay zekaya yöneliyorlar. Yeni ortaya çıkan yapay zeka destekli platformlar, veri temizleme sürecini otomatikleştirerek maliyet etkinliğini sağlıyor ve doğruluğu artırıyor.

Robert Giardina, Kurucusu ClaritypeBu platformlardan biri, yapay zekanın çalışma sürecini şöyle açıkladı: 

“Verileri ortak bir formatta bir araya getiriyor: sürecin bir parçası da her veriyi işletmeye uygun standart bir formata dönüştürmektir.” 

Claritype'ın yapay zekası, basit standardizasyonun ötesine geçiyor. Platformun denetimli onarım özelliği, kuruluşların en acil sorularına yanıt ararken sistem sınırlarını aşmalarına ve bölümler arası engelleri ortadan kaldırmalarına olanak tanıyor. 

Giardina, "Daha önce ayrı tutulan sistemlerin her biri, tüm işletmeyi kapsayan soruların cevabının bir parçasını içeriyor," dedi. yapay zekayı birleştirin. 

Örneğin, önemli bir tedarikçi sevkiyat gecikmesinden etkilenirse, bir şirket ancak tedarikçileri siparişler ve müşteri geçmişiyle ilişkilendirerek hangi önemli müşterilerine gecikme hakkında öncelikle bildirimde bulunulması gerektiğini belirleyebilir.

Giardina, "Nihai hedefimiz, bu birbirine bağlı düşünme biçimini işletmedeki her veri parçasını birleştirecek şekilde genişletmek ve böylece her sorunun kolay ve hızlı bir şekilde yanıtlanmasını sağlamaktır," dedi. 

Bu tür birbirine bağlı düşünme biçimi, şirketlerin günümüzdeki zihniyet değişiminin daha geniş bir temsilidir; şirketler bir önceki döneme geçiş yaparken bu değişimden etkilenmektedirler. özel Veri temizliğinden sistematik veri yönetimine. Veri kalitesini tek seferlik bir çözüm olarak ele almak yerine, kuruluşlar tüm sistemlerinde tutarlılık ve güvenilirliği sağlamak için yapılandırılmış süreçler geliştiriyorlar.

Veri yönetimi artık sadece bir BT görevi olarak değil, değerli bir iş süreci olarak kabul ediliyor. Veri yönetimini genel stratejilerine entegre ederek, firmalar daha iyi kararlar alabilir ve verilerinden daha anlamlı bilgiler edinebilirler.

Yapay zekânın veri temizleme yöntemleri ve karşılaştığı zorluklar

Yapay zekaya aşırı güvenmek tehlikeli olabilir. Giardina'ya göre, "endişe verici olan otomatik veri dönüşümleri, standardizasyonun ötesine geçip tahmine dayalı olanlardır." 

Örneğin, bazı kısaltmalar kolayca yanlış yorumlanabilir. Örneğin, "International Business Machines, Inc." veya "IBM" normalde "IBM" olarak çevrilir, ancak dönüşüm otomatikleştirilmişse ve "IB" yanlışlıkla "IBM" olarak çevrilirse, bu her iki şirket için de önemli sorunlara yol açabilir.

Eksik ve hatalı veriler en yaygın sorunlardan ikisidir ve yalnızca yapay zekanın bağlama göre boşlukları doldurmasına güvenmek kolayca ters tepebilir. Giardina'nın belirttiği gibi, "etkiler herhangi bir şekilde önemli olduğunda, her tahmini onaylamak için bir insana ihtiyacımız var." 

Otomasyonu insan içgörüsüyle dengelemek

Düzensiz veri, kuruluşların bilgiyi ele alma biçimindeki derin kusurları ortaya çıkarır. İlerlemek ve karar alma süreçlerini iyileştirmek için işletmeler, veriyi yalnızca teknik bir sorun olarak görmeyi bırakmalı ve insan uzmanlığını, etik farkındalığı ve uzun vadeli stratejik vizyonu birleştiren yönetim modellerine yönelmelidir. 

Daha temiz veriler, daha etkili yapay zekâ yaratır; bu da veri kalitesinin iyileştirilmesine yardımcı olur. Bu karşılıklı olarak güçlendirici döngü umut vericidir, ancak otomasyonun tek başına karmaşık veri sorunumuzu çözmeyeceğinin de bir hatırlatıcısıdır. Bu potansiyel, ancak algoritmik hassasiyeti insan yargısı ve getirebileceği önyargıların bilinciyle birleştirerek, şeffaflığı ve kurduğumuz sistemlere olan güveni artırarak gerçekleştirilebilir.

Alex SandovalÜretim zekası yapay zeka firmasının CEO'su, Allie AIAyrıca, üretken yapay zekâ yardımcı pilotlarının yalnızca algoritmalarla çalışmadığını, bunun yerine fabrikanın mantığında insan yeteneğine dayandığını da vurguladı. 

"Günümüzün en başarılı uygulamaları, modelleri yalnızca geniş programlanabilir mantık denetleyicisi (PLC) verileri, operatör notları ve uyumluluk protokolleriyle beslemekle ilgili değil. Bunlar, makine davranışı ile dijital sezgi arasında çeviri yapabilen yeni bir tür ön saflarda çalışan kişiye bağlıdır," diye sonuçlandırdı.