I dag er en virksomhed uden kunstig intelligens (AI) og maskinindlæring (ML) en væsentlig konkurrencemæssig ulempe. Fra understøttelse og optimering af backendprocesser og arbejdsgange til at øge brugeroplevelsen gennem anbefalingsmotorer og automatisering er AI-vedtagelse uundgåelig og afgørende for at overleve i 2021.
At komme til et punkt, hvor AI leverer problemfrie og nøjagtige resultater, er imidlertid udfordrende. Korrekt implementering opnås ikke natten over, det er en langsigtet proces, der kan fortsætte i flere måneder. Jo længere AI-træningsperioden er, jo mere præcise bliver resultaterne. Når det er sagt, kræver en længere AI-træningsvarighed flere mængder relevante og kontekstuelle datasæt.
Fra et forretningsperspektiv er det næsten umuligt, at du vil have en flerårig kilde til relevante datasæt, medmindre dine interne systemer er yderst effektive. De fleste virksomheder må stole på eksterne kilder som tredjepartsleverandører eller en virksomhed til indsamling af AI-træningsdata. De har infrastrukturen og faciliteterne til at sikre, at du får den mængde AI-træningsdata, du har brug for til træningsformål, men det er ikke så nemt at vælge den rigtige mulighed for din virksomhed.
Der er masser af underordnede virksomheder, der tilbyder dataindsamling i branchen, og du skal være forsigtig med, hvem du vælger at samarbejde med. Partnerskab med den forkerte eller inkompetente leverandør kan skubbe dine produktlanceringsdata på ubestemt tid eller resultere i et kapitaltab.
Vi har oprettet denne guide til at hjælpe dig med at vælge det rigtige AI-dataindsamlingsfirma. Efter læsning har du tillid til at identificere den perfekte dataindsamlingsvirksomhed til din virksomhed.
Interne faktorer, du bør overveje, inden du leder efter et dataindsamlingsfirma
Samarbejde med et dataindsamlingsfirma er kun 50% af opgaven. De resterende 50% drejer sig om grundarbejde fra dit perspektiv. Det perfekte samarbejde kræver, at spørgsmål eller faktorer besvares eller forklares yderligere. Lad os se på nogle af dem.
Hvad er din AI-brugssag?
Du skal have en korrekt brugssag defineret til din AI-implementering. Hvis ikke, implementerer du AI uden et solidt formål. Før implementering skal du finde ud af, om AI hjælper dig med at generere kundeemner, skubbe salg, optimere arbejdsgange, have kundeorienterede resultater eller andre positive resultater, der er specifikke for din virksomhed. Det er klart, at du definerer en brugssag, så du leder efter den rigtige dataleverandør.
Hvor meget data har du brug for? Hvilken type?
Du er nødt til at sætte et generisk loft på den mængde data, du har brug for. Mens vi mener, at højere volumener vil resultere i mere nøjagtige modeller, skal du stadig definere, hvor meget der er nødvendigt for dit projekt, og hvilken type data der er mest gavnlig. Uden en klar plan vil du opleve overdreven spild af omkostninger og arbejdskraft.Nedenfor er nogle almindelige spørgsmål, som virksomhedsejere stiller, mens de forbereder sig på indsamling for at identificere hvad:
- Er din virksomhed baseret på computersyn?
- Hvilke specifikke billeder som datasæt har du brug for?
- Har du til hensigt at bringe forudsigende analyser ind i din arbejdsgang og kræve historiske tekstbaserede datasæt?
Hvor forskellig skal dit datasæt være?
Du skal også definere, hvor forskellige dine data skal være, dvs. data indsamlet fra aldersgruppe, køn, etnicitet, sprog og dialekt, uddannelseskvalifikationer, indkomst, civilstand og geografisk placering.
Er dine data følsomme?
Følsomme data henviser til personlige eller fortrolige oplysninger. Detaljer om en patient i en elektronisk patientjournal, der bruges til at gennemføre lægemiddelforsøg, er ideelle eksempler. Etisk set bør disse indsigter og oplysninger de-identificeres på grund af de gældende HIPAA-standarder og -protokoller.
Hvis dine datakrav involverer følsomme data, bør du beslutte, hvordan du agter at afidentificere data, eller om du ønsker, at din leverandør skal gøre det for dig.
Dataindsamlingskilder
Dataindsamling kommer fra forskellige kilder, fra gratis og downloadbare datasæt til offentlige websteder og arkiver. Datasættene skal dog være relevante for dit projekt, ellers vil de ikke have nogen værdi. Udover at være relevant, bør datasættet også være kontekstuelt, rent og relativt af nyere oprindelse for at sikre, at din AI's resultater stemmer overens med dine ambitioner.
Hvordan budgetteres?
AI-dataindsamling involverer udgifter såsom betaling af leverandøren, driftsgebyrer, datanøjagtighed optimering af cyklusudgifter, indirekte udgifter og andre direkte og skjulte omkostninger. Du skal nøje overveje hver enkelt udgift involveret i processen og formulere et budget i overensstemmelse hermed. Dataindsamlingsbudgettet bør også være i overensstemmelse med dit projekts omfang og vision.
Du er nødt til at sætte et generisk loft på den mængde data, du har brug for. Mens vi mener, at højere volumener vil resultere i mere nøjagtige modeller, skal du stadig definere, hvor meget der er nødvendigt for dit projekt, og hvilken type data der er mest gavnlig. Uden en klar plan vil du opleve overdreven spild af omkostninger og arbejdskraft.Hvordan vælger man det bedste dataindsamlingsfirma til AI- og ML-projekter?
Nu hvor du har etableret de grundlæggende, er det nu forholdsvis lettere at identificere ideelle datainsamlingsfirmaer. For yderligere at skelne en kvalitetsudbyder fra en utilstrækkelig leverandør, her er en hurtig tjekliste over de aspekter, du skal være opmærksom på.
Eksempel på datasæt
Spørg efter prøve datasæt inden du samarbejder med en leverandør. Resultaterne og ydeevnen af dine AI-moduler afhænger af, hvor aktiv, involveret og engageret din leverandør er, og den bedste måde at få indsigt i alle disse kvaliteter er ved at få eksempeldatasæt. Dette giver dig en idé om, hvorvidt dine datakrav er opfyldt, og fortæller dig, om samarbejdet er investeringen værd.
Regulatory Compliance
En af de primære grunde til, at du har til hensigt at samarbejde med leverandører, er at holde opgaverne i overensstemmelse med regulatoriske agenturer. Det er et kedeligt job, der kræver en ekspert med erfaring. Før du beslutter dig, skal du kontrollere, om den potentielle tjenesteudbyder følger overholdelse og standarder for at sikre, at de data, der er indkøbt fra forskellige kilder, er licenseret til brug med passende tilladelser.
Juridiske konsekvenser kan resultere i konkurs for din virksomhed. Sørg for at overholde overholdelsen, når du vælger en dataindsamlingsudbyder.
Kvalitetssikring
Når du får datasæt fra din leverandør, skal de være formateret korrekt og klar til at blive uploadet direkte til dit AI-modul til træningsformål. Du skal ikke foretage revision eller bruge dedikeret personale til at kontrollere datasættets kvalitet. Dette tilføjer kun endnu et lag til en allerede kedelig opgave. Sørg for, at din leverandør altid leverer upload-klare datasæt i det format og den stil, du har brug for.
Klienthenvisninger
At tale med de eksisterende kunder hos din leverandør giver dig en førstehåndsopfattelse af deres driftsstandarder og kvalitet. Klienter er normalt ærlige med henvisninger og anbefalinger. Hvis din leverandør er klar til at lade dig tale med deres kunder, har de tydeligvis tillid til den service, de leverer. Gennemgå deres tidligere projekter grundigt, tal med deres kunder, og forseg aftalen, hvis du føler, at de passer godt.
Håndtering af dataforstyrrelse
Gennemsigtighed er nøglen til ethvert samarbejde, og din leverandør skal dele detaljer om, hvorvidt de datasæt, de leverer, er partiske. Hvis de er det, i hvilket omfang? Generelt er det vanskeligt at fjerne bias fuldstændigt fra billedet, da du ikke kan identificere eller tilskrive det nøjagtige tidspunkt eller kilde for introduktionen. Så når de giver indsigt i, hvordan dataene er partiske, kan du ændre dit system for at levere resultater i overensstemmelse hermed.
Skalerbarhed af volumen
Din virksomhed vil vokse i fremtiden, og dit projekts omfang vil ekspandere eksponentielt. I sådanne tilfælde skal du være sikker på, at din leverandør kan levere de mængder datasæt, som din virksomhed kræver i stor skala.
Har de talent nok internt? Udtømmer de alle deres datakilder? Kan de tilpasse dine data baseret på unikke behov og brugssager? Aspekter som disse vil sikre, at sælgeren kan overgå, når større datamængder er nødvendige.
Din fremtid afhænger af at bruge AI og maskinlæring
Vi forstår, at det er udfordrende at finde det rigtige dataindsamlingsfirma. Det giver ikke mening at bede om prøvesæt individuelt, sammenligne leverandører og testtjenester med hurtige projekter, inden man forpligter sig. Selv når du finder det rigtige firma, skal du afsætte op til to måneder på at forberede dig på dataindsamling.
Derfor foreslår vi at eliminere alle disse forekomster og komme direkte til den fase af samarbejdet og få kvalitetsdatasæt til dine projekter. Kom i kontakt med Shaip i dag for upåklagelig datakvalitet. Vi overskrider alle de elementer, vi har nævnt på tjeklisten for at sikre, at vores partnerskab er rentabelt for din virksomhed.
Tal med os i dag om dit projekt, og lad os få dette i gang så tidligt som muligt.
