Tisztított és validált adatokkal érdemes „etetni” az AI-t
Az AI-projektek másik nagy buktatója az adathitelesség, amely valóban komoly kockázatokat rejt: ha a bemeneti adatok hibásak, manipuláltak, vagy nem szolgálják megfelelően az adott üzleti célt, a gépi tanuláshoz kapcsolódó megoldások nem működhetnek hatékonyan – erre hívják fel a figyelmet a téma szakértői a Protechtor technológiai és üzleti tudásmegosztó sorozatának következő, október 3-tól elérhető adásában. Bár a big data továbbra is a techszektor érdeklődésének középpontjában áll, egy AI-projektnél azonban mégis érdemes első körben kiértékelni a vállalati tevékenységek során összeálló adathalmazt, szintezni őket, valamint tisztítani és validálni, majd azokkal kezdeni a mesterséges intelligencia „etetését”, melyek valódi üzleti hasznot hozhatnak. Ez a folyamat adott esetben hónapokat vagy akár egy évet is igénybe vehet, ezt mindenképpen érdemes figyelembe venni az AI-projektek tervezése során.
Világos célokat kell megfogalmazni
A Protechtor tudásmegosztó oldalt működtető Stylers Group szakértői szerint az AI-projektek sikere nagyban múlik azon, hogy a vállalatok és a menedzsmentek kellő nyitottsággal állnak-e a technológiai korszakváltáshoz, és pontosan meg tudják-e fogalmazni, milyen céllal valósítanak meg digitális fejlesztéseket rövid és hosszú távon. Ehhez támpontot nyújthat egy komplex problématérkép készítése, amely világosan megmutathatja, milyen kihívásoknak kell megfelelnie a cégnek a jelen piaci helyzetben, de azt is segíthet átgondolni, hogy akár öt év múlva hogyan változik majd a helyzet. Amikor kirajzolódik ez a konkrét vízió és ennek mentén összeáll a digitalizációs mérföldkövek listája, a vállalat körülnézhet a rendelkezésre álló technológiai megoldások, létező dobozos termékek és szoftverek között, hogy megtalálja a számára legmegfelelőbbeket. Fontos figyelembe venni, hogy a fejlesztések akkor szolgálhatják tartósan a kitűzött üzleti célokat, ha a gépi erőket sikeresen és hatékonyan integráljuk a meglévő folyamatokba és rendszerekbe, emellett könnyen skálázható és rugalmas megoldásokat fejlesztünk.
