Nykyään yritys ilman tekoälyä (AI) ja koneoppimista (ML) on merkittävässä kilpailuasemassa. Tekoälyn käyttöönotto on väistämätöntä ja välttämätöntä taustalla olevien prosessien ja työnkulkujen tukemisesta ja optimoinnista käyttökokemuksen parantamiseen suositusmoottoreiden ja automaation avulla ja välttämätöntä selviytymisen kannalta vuonna 2021.
Kuitenkin pääseminen pisteeseen, jossa tekoäly tuottaa saumattomia ja tarkkoja tuloksia, on haastavaa. Oikeaa toteutusta ei saavuteta yhdessä yössä, se on pitkäaikainen prosessi, joka voi jatkua kuukausia. Mitä pidempi tekoälyn koulutusjakso on, sitä tarkemmat tulokset ovat. Tämän sanottuaan pidempi tekoälyn koulutus kestää enemmän merkityksellisiä ja asiayhteyteen liittyviä aineistoja.
Liiketoiminnan näkökulmasta on lähes mahdotonta, että sinulla on ikuinen lähde relevanteista tietojoukoista, elleivät sisäiset järjestelmäsi ole erittäin tehokkaita. Useimpien yritysten on turvauduttava ulkoisiin lähteisiin, kuten kolmannen osapuolen toimittajat tai tekoälyn koulutustiedonkeruuyritys. Heillä on infrastruktuuri ja tilat, joilla varmistetaan, että saat koulutustarkoituksiin tarvitsemasi tekoälyn harjoitustiedot, mutta oikean vaihtoehdon valitseminen yrityksellesi ei ole niin yksinkertaista.
Alalla on runsaasti alihankkijoita, jotka tarjoavat tiedonkeruuta, ja sinun on oltava varovainen, kenen kanssa päätät tehdä yhteistyötä. Väärän tai epäpätevän toimittajan kanssa tekemä kumppanuus voi viedä tuotteen julkaisutiedot loputtomiin tai johtaa pääoman menetykseen.
Olemme luoneet tämän oppaan auttamaan sinua valitsemaan oikean tekoälyn tiedonkeruuyrityksen. Luettuasi voit luottaa tunnistamaan yrityksellesi täydellisen tiedonkeruuyrityksen.
Sisäiset tekijät, jotka kannattaa harkita, ennen kuin etsit tiedonkeruuyritystä
Yhteistyö tiedonkeruuyrityksen kanssa on vain 50% tehtävästä. Loput 50% pyörii pohjatyön näkökulmasta. Täydellinen yhteistyö edellyttää kysymyksiin tai tekijöihin vastaamista tai lisäselvitystä. Katsotaanpa joitain niistä.
Mikä on tekoälyn käyttötapauksesi?
Sinulla on oltava määritetty asianmukainen käyttötapa tekoälyn toteuttamiseen. Jos ei, otat käyttöön tekoälyä ilman vankkaa tarkoitusta. Ennen käyttöönottoa sinun on selvitettävä, auttaako tekoäly tuottamaan viittauksia, edistämään myyntiä, optimoimaan työnkulut, saamaan asiakaslähtöisiä tuloksia tai muita yrityksellesi ominaisia positiivisia tuloksia. Käyttötapauksen määritteleminen selkeästi varmistaa, että etsit oikeaa tiedon toimittajaa.
Kuinka paljon tietoja tarvitset? Mikä tyyppi?
Sinun on asetettava yleinen yläraja tarvitsemallesi tietomäärälle. Vaikka uskomme, että suuremmat määrät johtavat tarkempiin malleihin, sinun on silti määriteltävä, kuinka paljon projektissasi tarvitaan ja minkä tyyppiset tiedot ovat hyödyllisimpiä. Ilman selkeää suunnitelmaa koet liikaa kustannuksia ja työvoimaa.Seuraavassa on joitain yleisiä kysymyksiä, joita yritysten omistajat kysyvät keräystä valmistellessaan tunnistamaan mitä:
- Perustuuko yrityksesi tietokonenäköön?
- Mitä erityisiä kuvia aineistoina tarvitset?
- Aiotteko tuoda ennakoivan analyysin työnkulkuun ja tarvitsetko historiallisia tekstipohjaisia aineistoja?
Kuinka monipuolisen sinun pitäisi olla tietojoukko?
Sinun on myös määritettävä, kuinka monipuolisia tietosi tulee olla, eli kerättävät tiedot ikäryhmästä, sukupuolesta, etnisestä alkuperästä, kielestä ja murteesta, koulutuspätevyydestä, tuloista, siviilisäädystä ja maantieteellisestä sijainnista.
Onko tietosi herkkiä?
Arkaluontoisilla tiedoilla tarkoitetaan henkilökohtaisia tai luottamuksellisia tietoja. Lääkekokeiden suorittamiseen käytetyn sähköisen potilastiedot potilasta ovat ihanteellisia esimerkkejä. Eettisesti nämä oivallukset ja tiedot olisi tunnistettava nykyisten HIPAA-standardien ja -protokollien takia.
Jos tietovaatimukset koskevat arkaluontoisia tietoja, sinun tulee päättää, miten aiot poistaa tunnistetiedot vai haluatko toimittajan tekevän sen puolestasi.
Tiedonkeruu lähteet
Tiedonkeruu tulee useista lähteistä ilmaisista ja ladattavista tietojoukoista valtion verkkosivustoille ja arkistoon. Tietojoukkojen on kuitenkin liityttävä projektiisi, muuten niillä ei ole mitään arvoa. Sen lisäksi, että tietojoukko on relevantti, sen tulee myös olla kontekstuaalinen, puhdas ja suhteellisen tuoretta alkuperää, jotta tekoälyn tulokset vastaavat tavoitteitasi.
Kuinka budjetoida?
AI-tiedonkeruu sisältää kuluja, kuten toimittajan maksamisen, käyttömaksut, datan tarkkuuden optimointisyklikulut, välilliset kulut ja muut suorat ja piilokustannukset. Sinun on harkittava huolellisesti jokainen prosessiin liittyvä kulu ja laadittava budjetti sen mukaisesti. Tiedonkeruubudjetin tulee myös olla linjassa projektin laajuuden ja vision kanssa.
Sinun on asetettava yleinen yläraja tarvitsemallesi tietomäärälle. Vaikka uskomme, että suuremmat määrät johtavat tarkempiin malleihin, sinun on silti määriteltävä, kuinka paljon projektissasi tarvitaan ja minkä tyyppiset tiedot ovat hyödyllisimpiä. Ilman selkeää suunnitelmaa koet liikaa kustannuksia ja työvoimaa.Kuinka valita paras tiedonkeruuyritys AI- ja ML-projekteihin?
Nyt kun perusasiat ovat vakiintuneet, on nyt suhteellisen helpompaa tunnistaa ihanteelliset tiedonkeruuyritykset. Tässä on nopea tarkistuslista niistä näkökohdista, joihin sinun on kiinnitettävä huomiota, jotta laatupalveluntarjoaja voidaan erottaa toisistaan puutteellisista toimittajista.
Esimerkkitietojoukot
Kysyä esimerkkitietojoukot ennen yhteistyötä toimittajan kanssa. Tekoälymoduuliesi tulokset ja suorituskyky riippuvat toimittajan aktiivisuudesta, osallistumisesta ja sitoutumisesta, ja paras tapa saada käsitys kaikista näistä ominaisuuksista on hankkia näytetiedostoja. Tämä antaa sinulle käsityksen siitä, täyttyvätkö tietovaatimuksesi, ja kertoo, onko yhteistyö investoinnin arvoinen.
Sääntelyn noudattaminen
Yksi tärkeimmistä syistä, miksi aiot tehdä yhteistyötä toimittajien kanssa, on pitää tehtävät sääntelyvirastojen mukaisina. Se on työläs työ, joka vaatii asiantuntijan, jolla on kokemusta. Ennen kuin teet päätöksen, tarkista, noudattaako mahdollinen palveluntarjoaja vaatimustenmukaisuutta ja standardeja varmistaaksesi, että eri lähteistä hankitut tiedot on lisensoitu käytettäväksi asianmukaisin luvin.
Oikeudelliset seuraukset voivat johtaa yrityksen konkurssiin. Muista pitää vaatimustenmukaisuus mielessä valitessasi tiedonkeruun tarjoajaa.
Laatuvakuutus
Kun saat tietojoukkoja toimittajalta, ne on muotoiltava oikein ja valmiina lataamaan ne suoraan AI-moduuliin koulutustarkoituksia varten. Sinun ei tarvitse suorittaa auditointeja tai käyttää erityishenkilöstöä tietojoukon laadun tarkistamiseksi. Tämä lisää vain toisen kerroksen jo ikävään tehtävään. Varmista, että toimittaja toimittaa aina latausvalmiit tietojoukot haluamassasi muodossa ja tyylillä.
Asiakkaan viittaukset
Keskustelu toimittajan nykyisten asiakkaiden kanssa antaa sinulle ensikäden mielipiteen heidän toimintastandardeistaan ja laadustaan. Asiakkaat ovat yleensä rehellisiä viittausten ja suositusten suhteen. Jos myyjäsi on valmis antamaan sinun puhua asiakkailleen, he luottavat selvästi tarjoamaansa palveluun. Tarkista perusteellisesti heidän aiemmat projektinsa, puhu asiakkailleen ja sulje sopimus, jos sinusta tuntuu, että he sopivat hyvin.
Tietojenkäsittelyn käsittely
Läpinäkyvyys on avain kaikessa yhteistyössä, ja toimittajan on jaettava tietoja siitä, ovatko heidän toimittamansa tietojoukot puolueellisia. Jos ne ovat, missä määrin? Yleensä on vaikea poistaa puolueellisuutta kokonaan kuvasta, koska et voi tunnistaa tai määritellä tarkkaa esittelyn aikaa tai lähdettä. Joten, kun he tarjoavat oivalluksia siitä, miten data on puolueellinen, voit muokata järjestelmääsi tuottamaan tuloksia vastaavasti.
Äänenvoimakkuuden skaalautuvuus
Yrityksesi kasvaa tulevaisuudessa ja projektisi laajuus laajenee eksponentiaalisesti. Tällaisissa tapauksissa sinun tulee olla varma, että myyjäsi pystyy toimittamaan yrityksesi vaatimien tietojoukkojen määrän.
Onko heillä tarpeeksi lahjakkuutta talossa? Kuluttavatko he kaikki tietolähteensä? Voivatko he muokata tietojasi yksilöllisten tarpeiden ja käyttötapausten perusteella? Tällaiset näkökohdat varmistavat, että myyjä voi siirtyä, kun tarvitaan suurempia tietomääriä.
Tulevaisuutesi riippuu tekoälyn ja koneoppimisen käytöstä
Ymmärrämme, että oikean tiedonkeruuyrityksen löytäminen on haastavaa. Ei ole järkevää kysyä näytesarjoja erikseen, verrata toimittajia ja testata palveluja nopean projektin kanssa ennen sitoutumista. Silloinkin kun löydät oikean yrityksen, sinun on omistettava enintään kaksi kuukautta tietojen keräämiseen valmistautumisesta.
Siksi suosittelemme poistamaan kaikki nämä tapaukset ja siirtymään suoraan tähän yhteistyövaiheeseen ja hankkimaan laadukkaita tietojoukkoja projekteihisi. Ota yhteyttä Shaipiin jo tänään saadaksesi moitteettoman tiedonlaadun. Ylitämme kaikki tarkistuslistassa mainitsemamme elementit varmistaaksemme, että kumppanuus on kannattavaa yrityksellesi.
Keskustele meille tänään projektistasi, ja aloitetaan tämä mahdollisimman pian.
