Las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en todas las industrias están creciendo a una gran capacidad. Sin embargo, la aleccionadora realidad sobre la palabra de moda es que casi 80% de los proyectos de IA terminan sin éxito, según Harvard Business Review. A pesar de sus capacidades transformadoras, las aplicaciones de IA no logran lograr los resultados deseados. Ahí es donde uno debe comprender la importancia de la calidad de los datos.
La calidad de los datos juega un papel vital en el éxito de los modelos de IA. Con datos de mala calidad, incluso los modelos de IA precisos se quedarán cortos. En este blog, discutiremos la importancia de la calidad de los datos en los modelos de IA y cómo mantenerla.
Importancia de la calidad de los datos para las aplicaciones de IA
Los datos son el combustible detrás del funcionamiento de los algoritmos de IA. Los datos que se alimentan a las aplicaciones de IA para alimentar modelos y entrenarlos determinan su aprendizaje y funcionamiento. La mala calidad de los datos puede tener un efecto grave en el funcionamiento de las aplicaciones de IA y las consecuencias en la vida real de tales resultados.
Para ser precisos, los informes de Gartner sugieren que las organizaciones sufren una pérdida de $12.9 millones anualmente debido a la mala calidad de los datos. Por lo tanto, las empresas nunca pueden tomar a la ligera la mala calidad de los datos y deben superarla. Esto también explica por qué las empresas dedican tanto tiempo y esfuerzo a adquirir datos precisos. Los científicos de datos juegan un papel muy vital aquí en el filtrado de datos y la superación de posibles obstáculos.
Impactos negativos de la mala calidad de los datos en los modelos de IA
Los datos incorrectos pueden obstaculizar las aplicaciones de IA de varias maneras. Estas son algunas de las consecuencias de los datos de mala calidad:
Resultados inexactos:
Los modelos de ML entrenados con datos deficientes o erróneos pueden no funcionar como se esperaba y dar lugar a juicios erróneos. En la vida real, esto podría significar que las soluciones de IA presentan predicciones erróneas o malos resultados si la calidad de los datos es deficiente.
Los datos incompletos o sesgados pueden limitar la capacidad de los modelos de IA para alcanzar diversos resultados, lo que hace que la IA no sea confiable. Estos casos son factores decisivos, especialmente para aplicaciones sensibles dentro de las finanzas, la atención médica y los empleos.
Modelos de IA defectuosos:
Los datos deficientes se refieren a datos no verificados o inadecuados que pueden afectar el funcionamiento de los modelos de IA. Dichos datos comprometen la precisión y el rendimiento de los modelos. El entrenamiento de modelos con dichos datos puede llevar a las aplicaciones de IA a varios errores e ineficiencias.
Reiteración de costos y esfuerzos:
Los modelos de IA pueden funcionar de manera ineficiente si los datos de entrenamiento se reciben de una fuente no confiable o no verificada. Para mitigar tales limitaciones, se requeriría que las empresas invirtieran su tiempo, recursos y costos para filtrar los datos. Una vez que se filtran los datos, los modelos de IA deben volver a entrenarse con datos precisos para ser precisos.
Mala reputación de la marca:
Las brechas y los errores en los datos influyen en los modelos de ML para producir alucinaciones y errores de IA. Tal mala conducta de IA puede obstaculizar la reputación de una marca, ya que los clientes pueden terminar con una mala experiencia del cliente. Además de la reputación de la marca, las empresas también pueden sufrir complicaciones regulatorias y legales debido a la mala conducta de la IA.
Sin embargo, eso no es todo, los modelos de IA pueden tener varias consecuencias únicas debido a la mala calidad de los datos. Dependiendo de la industria, las aplicaciones de IA pueden tener diferentes complicaciones e impactos según su sensibilidad. En la siguiente sección, discutiremos cómo la calidad de los datos es fundamental para varias industrias.
Importancia de la calidad de los datos de IA en todas las industrias
Industrias como la atención médica, las finanzas, el derecho y la automotriz tienen mayores riesgos donde no se pueden permitir fallas en las aplicaciones de IA. A continuación se muestran algunos ejemplos de fallas en las aplicaciones de IA entre estas industrias debido a la mala calidad de los datos:
Para la atención médica:
La industria de la salud es una industria en la que hay mucho en juego y cualquier error no puede tener consecuencias graves. Por ejemplo, los datos defectuosos pueden comprometer el funcionamiento del modelo, lo que puede conducir a un diagnóstico erróneo y desviarse hacia un tratamiento incorrecto.
Un tratamiento o terapia farmacológica incorrectos puede incluso empeorar la salud del paciente. Por lo tanto, cuando se confía en la IA para la atención médica, los datos precisos se vuelven no negociables.
Para finanzas:
Las aplicaciones de IA en finanzas son bastante similares a las de la atención médica en gravedad. Sin embargo, en lugar de salud, aquí hay que temer una pérdida monetaria. La IA para finanzas se usa generalmente para identificar fraudes, evaluar riesgos y eliminar pérdidas financieras. Los datos deficientes también pueden provocar daños irreversibles en las finanzas.
Para automoción:
Desde ADAS hasta vehículos autónomos, la IA está en camino de hacerse cargo del futuro de la industria automotriz. Sin embargo, hay un largo camino por recorrer para los vehículos totalmente autónomos. Los datos deficientes sobre carreteras, direcciones y objetos pueden llevar a un juicio erróneo y, por lo tanto, incluso pueden causar accidentes o comprometer la seguridad.
Para la ley y el poder judicial:
Los datos deficientes o incompletos pueden conducir a predicciones y conclusiones prematuras en las aplicaciones de IA. Tal juicio puede tener graves consecuencias en las aplicaciones legales y judiciales. En particular, los datos imperfectos como referencia pueden llevar a conclusiones sesgadas y condenas injustas.
Cómo mantener la calidad de los datos para las soluciones de IA
El desafío clave para las aplicaciones de IA es la escasez de fuentes de datos autorizadas. Si los datos se adquieren de una fuente no autorizada, es fundamental procesarlos para eliminar cualquier riesgo potencial. Se requiere un proceso de nivel superior para procesar la calidad de los datos.
Filtración: El primer paso es recopilar datos de puntos de datos válidos. Al identificar y elegir la fuente más auténtica, se pueden obtener datos de alta calidad para aplicaciones de IA. Los científicos de datos pueden ayudar a analizar los datos para filtrar cualquier inconsistencia o brecha.
Enriquecimiento: Los científicos de datos pueden mejorar sus conjuntos de datos a través del enriquecimiento de datos, donde los datos adicionales se pueden complementar a través de fuentes externas. El enriquecimiento de datos ayuda a garantizar que haya datos adecuados disponibles para las aplicaciones de IA.
Validación: La calidad de los datos debe verificarse periódicamente para garantizar la coherencia y la precisión. Los protocolos de verificación de datos con las referencias y estándares correctos juegan un papel clave en la validación efectiva.
Retroalimentación: Debe existir un ciclo de retroalimentación adecuado para garantizar que las soluciones de IA funcionen como se espera. Las implementaciones efectivas de IA requieren una solución de retroalimentación precisa que pueda identificar y mitigar errores o brechas debido a problemas de calidad de datos.
Etiquetado de datos: El etiquetado de datos es la clave para aprovechar al máximo los datos recopilados y entrenar modelos de IA. Juega un papel clave para garantizar el rendimiento eficiente de un modelo de IA.
Eliminar el sesgo de datos: El aumento de datos es fundamental para identificar y detectar cualquier sesgo dentro de los datos. Esta detección de sesgos de IA puede ayudar a superar cualquier sesgo de datos antes de que sea demasiado tarde y evitar discrepancias en las aplicaciones de IA.
En conclusión
La calidad de los datos es la base detrás de cualquier implementación exitosa de IA. Si es deficiente, el impacto de la calidad de los datos en la IA puede ser grave. Como empresa, uno debe evaluar la calidad de sus datos antes de implementar cualquier aplicación de IA que eventualmente podría acelerar las innovaciones de IA.