O alto custo dos dados sujos no desenvolvimento de IA

Não é nenhum segredo que há uma corrida do ouro moderna em andamento no desenvolvimento de IA. De acordo com o Índice de tendências de trabalho de 2024 pela Microsoft e Linkedin, mais de 40% dos líderes empresariais prevêem redesenhar completamente os seus processos de negócios desde o início usando inteligência synthetic (IA) nos próximos anos. Esta mudança sísmica não é apenas uma atualização tecnológica; é uma transformação elementary na forma como as empresas operam, tomam decisões e interagem com os clientes. Este rápido desenvolvimento está alimentando a demanda por dados e ferramentas de gerenciamento de dados próprios. De acordo com Forresterum impressionante 92% dos líderes tecnológicos planeiam aumentar os seus orçamentos de gestão de dados e IA em 2024.

No último Pesquisa World da McKinsey sobre IA65% dos entrevistados indicaram que suas organizações usam regularmente tecnologias generativas de IA. Embora esta adoção signifique um avanço significativo, também destaca um desafio crítico: a qualidade dos dados que alimentam estes sistemas de IA. Numa indústria onde a IA eficaz é tão boa quanto os dados em que é treinada, está a tornar-se cada vez mais difícil obter dados fiáveis ​​e precisos.

O alto custo dos dados ruins

Dados ruins não são um problema novo, mas seu impacto é ampliado na period da IA. Em 2017, um estudo do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) estimou que dados ruins custam às empresas surpreendentes 15% a 25% de suas receitas. Em 2021, Estimativa do Gartner esse baixo custo de dados organizações uma média de US$ 12,9 milhões por ano.

Dados sujos – dados incompletos, imprecisos ou inconsistentes – podem ter um efeito cascata nos sistemas de IA. Quando os modelos de IA são treinados com base em dados de baixa qualidade, os insights e previsões resultantes são fundamentalmente falhos. Isto não só prejudica a eficácia das aplicações de IA, mas também representa riscos significativos para as empresas que dependem destas tecnologias para a tomada de decisões críticas.

Isto está a criar uma grande dor de cabeça para as equipas corporativas de ciência de dados, que têm de concentrar cada vez mais os seus recursos limitados na limpeza e organização de dados. Em um recente relatório do estado da engenharia realizado pelo DBT, 57% dos profissionais de ciência de dados citaram a má qualidade dos dados como uma questão predominante no seu trabalho.

As repercussões nos modelos de IA

O impacto dos dados ruins no desenvolvimento da IA ​​se manifesta de três maneiras principais:

1. Precisão e confiabilidade reduzidas: Os modelos de IA prosperam com base em padrões e correlações derivadas de dados. Quando os dados de entrada estão contaminados, os modelos produzem resultados não confiáveis; amplamente conhecidas como “alucinações de IA”. Isso pode levar a estratégias equivocadas, falhas de produtos e perda de confiança do cliente.
2. Amplificação de polarização: dados sujos geralmente contêm preconceitos que, quando não verificados, ficam enraizados nos algoritmos de IA. Isto pode resultar em práticas discriminatórias, especialmente em áreas sensíveis como contratação, empréstimos e aplicação da lei. Por exemplo, se uma ferramenta de recrutamento de IA for treinada com base em dados históricos de contratação tendenciosos, poderá favorecer injustamente determinados dados demográficos em detrimento de outros.
3. Aumento dos custos operacionais: Sistemas de IA falhos exigem ajustes e reciclagem constantes, o que consome tempo e recursos adicionais. As empresas podem encontrar-se num ciclo perpétuo de correção de erros, em vez de inovação e melhoria.

O próximo datapocalipse

“Estamos nos aproximando rapidamente de um “ponto de inflexão” – onde o conteúdo gerado por não humanos superará enormemente a quantidade de conteúdo gerado por humanos. Os avanços na própria IA estão fornecendo novas ferramentas para limpeza e validação de dados. No entanto, a grande quantidade de conteúdo gerado por IA na internet está crescendo exponencialmente.

À medida que mais conteúdo gerado por IA é enviado para an internet, e esse conteúdo é gerado por LLMs treinados em conteúdo gerado por IA, estamos olhando para um futuro onde dados próprios e confiáveis ​​se tornarão mercadorias valiosas e ameaçadas.

Os desafios da diluição de dados

A proliferação de conteúdo gerado por IA cria vários desafios importantes para a indústria:

• Controle de qualidade: Distinguir entre dados gerados por humanos e dados gerados por IA torna-se cada vez mais difícil, tornando mais difícil garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados usados ​​para treinar modelos de IA.
• Preocupações com a propriedade intelectual: À medida que os modelos de IA exploram e aprendem inadvertidamente com o conteúdo gerado pela IA, surgem questões sobre a propriedade e os direitos associados aos dados, o que pode levar a complicações jurídicas.
• Implicações Éticas: A falta de transparência sobre as origens dos dados pode levar a questões éticas, como a propagação de desinformação ou o reforço de preconceitos.

Dados como serviço tornam-se fundamentais

Cada vez mais, soluções de dados como serviço (DaaS) estão sendo procuradas para complementar e aprimorar dados próprios para fins de treinamento. O verdadeiro valor do DaaS é que os próprios dados foram normalizados, limpos e avaliados para diversos casos de uso de aplicativos comerciais e de fidelidade, bem como a padronização dos processos para se adequar ao sistema que digere os dados. À medida que esta indústria amadurece, prevejo que começaremos a ver esta padronização em toda a indústria de dados. Já estamos a assistir a este impulso para a uniformidade no sector retalhista dos meios de comunicação social.

À medida que a IA continua a permear vários setores, a importância da qualidade dos dados só se intensificará. As empresas que priorizam dados limpos ganharão uma vantagem competitiva, enquanto aquelas que os negligenciarem ficarão rapidamente para trás.

O elevado custo dos dados sujos no desenvolvimento da IA ​​é uma questão premente que não pode ser ignorada. A má qualidade dos dados prejudica a própria base dos sistemas de IA, levando a insights falhos, aumento de custos e potenciais armadilhas éticas. Ao adotar estratégias abrangentes de gestão de dados e promover uma cultura que valoriza a integridade dos dados, as organizações podem mitigar estes riscos.

Numa period em que os dados são o novo petróleo, garantir a sua pureza não é apenas uma necessidade técnica, mas também um imperativo estratégico. As empresas que investem em dados limpos hoje serão as que liderarão a fronteira da inovação amanhã.