Odkrywanie pełnego potencjału AI: Zarządzanie danymi podstawą powodzenia we wdrożeniach AI

Eksperci: Paweł Ekk-Cierniakowski, Leader of Data Science i Krzysztof Bogucki, Data&AI Delivery Unit Lead, SoftwareOne

Rok 2023 był przełomowy dla sztucznej inteligencji. Chat GPT i inne platformy stały się jednymi z najszybciej rozwijających się technologii użytkowych w ostatnich latach. Mimo że kadra zarządzająca uznaje AI i Gen AI za priorytet technologiczny, wielu managerów wciąż oswaja się z dynamicznym rozwojem tej dziedziny. Aby sprostać temu wyzwaniu, należy oddzielić fakty od szumu medialnego i skupić się na realnych korzyściach. Tymczasem wśród wielu czynników, takich jak ryzyko, koszty i złożoność globalnych regulacji, często gubi się kluczowy element: znaczenie solidnego przetwarzania danych.

W świecie, w którym firmy dążą do uzyskania przewagi konkurencyjnej dzięki AI, zarządzanie danymi może wydawać się skomplikowanym zagadnieniem, ale jego wartość jest nie do przecenienia. Aby czerpać korzyści biznesowe z innowacji wykorzystujących sztuczną inteligencję, takich jak przyspieszenie wprowadzania produktów na rynek, lepsze decyzje oparte na danych, zwiększenie efektywności i produktywności, personalizacja obsługi klienta i wiele innych, firmy muszą sprawnie zarządzać różnorodnymi źródłami danych, często nieustrukturyzowanymi i heterogenicznymi.

Chociaż firmy zdają sobie sprawę z konieczności opracowania planu wdrożenia AI, potrzebne jest również metodyczne podejście do zarządzania danymi, z jasno określonymi właścicielami, aby sprostać wyzwaniom projektowym, ale również etycznym.

Od wyzwania biznesowego do wyboru narzędzi

Przetwarzanie danych wymaga od specjalistów zajmujących się zaawansowaną analizą danych (Data Scientists) elastyczności i dostosowania metod do specyfiki projektu. Eksperci pracujący z danymi muszą rozumieć ich znaczenie oraz biznesowy cel realizowanego przedsięwzięcia. Może to być osiągnięte na dwa sposoby. Pierwszym jest budowanie wiedzy biznesowej samych Data Scientists. Nie jest to jednak warunek konieczny, gdyż podobne wyniki można osiągnąć również przez ich ścisłą współpracę ze specjalistami z danego obszaru biznesowego (SME). Kolejnym istotnym aspektem tworzenia rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji jest definicja wyzwania technicznego. W tym przypadku, w zależności od projektu, może wystąpić potrzeba użycia modeli pretrenowanych (duże modele językowe, modele wizji komputerowej) lub też wytrenowania własnego modelu. Niezależnie od wybranej ścieżki rozwiązania, istotny jest aspekt związany ze wstępną analizą oraz przetwarzaniem danych.

W przypadku rozwiązań produkcyjnych jednym z wyzwań jest zarządzanie „dryfem danych”, czyli zmianami w rozkładzie danych po utworzeniu modelu, co może obniżać dokładność modelu. Aby temu zaradzić, eksperci muszą regularnie monitorować swoje rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję oraz ponownie trenować modele z nowymi danymi, co pozwoli im dostosować się do częstych zmian w rozkładzie danych.

Organizacje powinny również przeprowadzać regularne wewnątrzfirmowe warsztaty i zacieśniać współpracę między specjalistami AI oraz SME, w celu utrzymania wysokiej jakości wdrożonych modeli.

Techniki przetwarzania danych dla poprawy wydajności modeli AI

Przetwarzanie danych jest kluczowym krokiem w tworzeniu skutecznych modeli uczenia maszynowego (ML), a ta sama zasada powinna dotyczyć modeli AI. Większość obecnych rozwiązań AI opiera się na modelach głębokiego uczenia (LLM, computer vision).

Aby osiągnąć najlepsze wyniki, sztuczna inteligencja powinna być traktowana jako narzędzie, a nie magiczna technologia. Na podstawie zrozumienia danych i analizy eksploracyjnej można wprowadzić odpowiednie kroki przetwarzania i czyszczenia danych.

Efektywne czyszczenie i przetwarzanie, przy jednoczesnym spełnieniu wymagań obliczeniowych, potrzebuje starannie zaplanowanej strategii. Często trudno jest przewidzieć, które techniki będą najbardziej skuteczne, dlatego ważne jest eksperymentowanie z różnymi podejściami i monitorowanie ich pod kątem dokładności, kosztów i czasu. Wykorzystanie zasobów obliczeniowych w chmurze może być kluczowe dla przetwarzania dużych zbiorów danych, dzięki jej skalowalnej infrastrukturze.

Etyka danych: odpowiedzialne podejście buduje zaufanie

Aby spełnić wymagania etyczne, należy przestrzegać kilku niezbędnych zasad. Przede wszystkim, AI jest zależne od danych, na których zostało wytrenowane, dlatego należy udostępniać tylko niezbędne dane. Firmy powinny edukować użytkowników AI, aby unikać udostępniania danych osobowych, takich jak imiona, numery i adresy. W większości przypadków trenowanie modeli nie będzie niosło za sobą konieczności użycia takich danych.

Ponadto, w przypadku rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję, takich jak chatboty, można skorzystać z narzędzi wspomagających filtrowanie pytań i odpowiedzi, które mógłby naruszać przepisy dotyczące prywatności danych, mowy nienawiści lub dyskryminacji. Należy również pamiętać, że tak jak w przypadku każdego narzędzia, sztuczna inteligencja może być używana zarówno do dobrych, jak i złych celów. Na przykład, model uczenia maszynowego, który odkrywa nowe substancje chemiczne, może być wykorzystywany zarówno do opracowywania skutecznych leków, jak i trucizn.

Aby zapewnić bezpieczeństwo, należy wprowadzić odpowiednie środki bezpieczeństwa, takie jak kontrola dostępu, szyfrowanie danych i regularne audyty bezpieczeństwa. Firmy muszą również skupić się na edukacji pracowników, aby lepiej rozumieli, jak algorytmy sztucznej inteligencji podejmują decyzje, co jest kluczowe dla budowania zaufania i akceptacji dla inwestycji w technologię cyfrową.

Patrząc w przyszłość

Przyszłość przetwarzania danych w budowaniu modeli AI można rozpatrywać z dwóch perspektyw. Po pierwsze, jeśli uznamy wstępne przetwarzanie za przygotowanie danych do wykorzystania przez algorytmy, w celu zmaksymalizowania szansy na sukces, to prawdopodobnie metody stosowane obecnie nie zmienią się znacząco, chyba że pojawią się nowe algorytmy. Konkretne algorytmy często wymagają dostosowania kroków wstępnego przetwarzania, a bez znaczących postępów w badaniach matematycznych lub statystycznych metody te prawdopodobnie pozostaną niezmienione.

Jeśli jednak podejdziemy do wstępnego przetwarzania z perspektywy wysiłku użytkownika włożonego w przygotowywanie danych w celu uzyskania znaczących wyników, to już poczyniliśmy znaczny postęp i możemy zobaczyć jeszcze większe postępy w przyszłości. Dawniej wdrażanie potoków wstępnego przetwarzania wymagało wiedzy technicznej i wysiłku. Teraz, dzięki postępom w przetwarzaniu języka naturalnego i technologiach sztucznej inteligencji, coraz bardziej możliwe staje się osiąganie znaczących wyników przy użyciu mniej skomplikowanych technik. Na przykład zamiast skomplikowanego programowania potoków wstępnego przetwarzania danych, użytkownicy mają obecnie do dyspozycji wiele narzędzi używających podejścia drag and drop lub języka naturalnego, co znacznie zwiększa adopcję AI i demokratyzację.

Podsumowanie

W miarę jak podejmujemy kolejne kroki w świecie napędzanym przez sztuczną inteligencję, warto powtórzyć, że udana implementacja będzie wymagała metodycznego podejścia, które jest w stanie poradzić sobie ze złożonością i niuansami przetwarzania danych. Nie możemy po prostu działać w ciemno bez planu. Musimy sprostać wyzwaniom związanym z obsługą niezliczonych źródeł danych, braniem pod uwagę kwestii etycznych i zapewnianiem prywatności danych. Ostatecznie, jaki jest sens w szybkim marszu do przodu bez zaufania i zaangażowania klientów i pracowników? Dzięki współpracy między specjalistami AI a Twoją firmą, prowadzeniu regularnych warsztatów i szkoleń oraz korzystaniu z najnowszych technik przetwarzania danych, firmy będą przygotowane do pełnego wykorzystania AI.

Last Updated on 7 stycznia, 2025 by Anastazja Lach