Autore: Dott. Max Li, Fondatore e CEO di OORT, Professore alla Columbia University
I dati sono la base delle strategie aziendali moderne e il combustibile delle applicazioni IA, alimentano le decisioni, ottimizzano le operazioni e creano esperienze personalizzate per i clienti, consentendo alle aziende di rimanere competitive in un ambiente digitale in rapida evoluzione. Negli ultimi anni, l'IA decentralizzata (DeAI) ha guadagnato attenzione per il suo potenziale di affrontare i problemi della scarsità di dati e del dilemma del 'black box' che i sistemi di IA centralizzati affrontano (che si riferisce alla mancanza di trasparenza nella raccolta, elaborazione e utilizzo dei dati).
Per lo sviluppo dell'IA, la raccolta di dati è il primo passo più critico. Questo articolo mette in evidenza le sfide della raccolta di dati e discute come affrontarle attraverso l'approccio decentralizzato delle tecnologie blockchain e delle criptovalute.
La raccolta di dati di alta qualità è essenziale per le applicazioni IA.
Sfruttare al massimo i dati non solo può migliorare le operazioni, ma anche sbloccare nuove opportunità commerciali. Dallo sviluppo di applicazioni IA più intelligenti alla costruzione di ecosistemi di dati decentralizzati, le organizzazioni che danno valore ai dati e all'IA hanno un vantaggio competitivo nell'era della trasformazione digitale.
Dalla sanità alla finanza, dal retail alla logistica, tutti i settori stanno subendo una trasformazione grazie ai dati. Nel settore sanitario, l'analisi dei dati basata su IA può migliorare le diagnosi e prevedere i risultati dei pazienti; nel settore finanziario, aiuta a rilevare frodi e nel trading algoritmico; i rivenditori utilizzano i dati sul comportamento dei clienti per creare esperienze di acquisto personalizzate; le aziende di logistica ottimizzano l'efficienza della catena di approvvigionamento attraverso intuizioni in tempo reale.
La raccolta di dati di alta qualità può essere applicata a numerosi scenari, ad esempio:
Servizio clienti: Le soluzioni basate su IA utilizzano i dati per alimentare chatbot, risposte automatizzate e interazioni personalizzate, migliorando la soddisfazione dei clienti e riducendo i costi.
Manutenzione predittiva: Le aziende manifatturiere possono utilizzare i dati dell'IoT per prevedere guasti ai dispositivi, prendendo misure preventive per ridurre i tempi di inattività e risparmiare sui costi.
Analisi di mercato: Le aziende analizzano le tendenze di mercato e i dati sul comportamento dei consumatori per informare lo sviluppo del prodotto e le decisioni strategiche di marketing.
Città intelligenti: I dati raccolti tramite sensori e dispositivi ottimizzano le infrastrutture urbane, riducendo la congestione del traffico e migliorando la sicurezza pubblica.
Personalizzazione dei contenuti: Le piattaforme mediatiche raccomandano contenuti tramite modelli di IA basati sulle preferenze degli utenti, aumentando il coinvolgimento e il tasso di retention degli utenti.
Sfide comuni nella raccolta di dati
La raccolta di dati è una fase cruciale nello sviluppo dell'IA, ma comporta anche numerose sfide e colli di bottiglia che possono influenzare direttamente la qualità, l'efficienza e il successo dei modelli di IA. Ecco alcuni problemi comuni:
Qualità dei dati:
Incompleteness: Valori mancanti o dati incompleti possono influenzare l'accuratezza dei modelli di IA.
Inconsistenza: I dati raccolti da più fonti spesso non corrispondono o presentano conflitti nei formati.
Rumore: Dati irrilevanti o errati possono diluire intuizioni significative e confondere il modello.
Bias: Dati che non rappresentano la popolazione target possono portare a modelli distorti, sollevando problemi etici e pratici.
Scalabilità:
Sfide nella quantità di dati: Raccogliere dati sufficienti per addestrare modelli complessi può essere costoso e richiedere tempo.
Domande di dati in tempo reale: Applicazioni come la guida autonoma o l'analisi predittiva richiedono flussi di dati stabili e affidabili, difficili da mantenere a lungo termine.
Etichettatura manuale: Set di dati su larga scala richiedono spesso etichettatura manuale, causando colli di bottiglia di tempo e forza lavoro.
Accesso ai dati e privacy:
Isolamento dei dati: Le organizzazioni potrebbero memorizzare i dati in sistemi isolati, limitando l'accesso e l'integrazione.
Conformità: Le normative come il GDPR e il CCPA pongono limiti alle pratiche di raccolta dei dati, specialmente nei settori sensibili come la sanità e la finanza.
Problemi etici: Raccogliere dati senza il consenso degli utenti o senza trasparenza può portare a rischi reputazionali e legali.
Altri colli di bottiglia comuni includono la mancanza di diversità e di veri set di dati globali, elevati costi associati all'infrastruttura e alla manutenzione dei dati, le sfide nel trattare dati in tempo reale e dinamici, e questioni legate alla proprietà e alla licenza dei dati.
Passi per affrontare le sfide della raccolta dati
Se un'azienda affronta sfide nella raccolta di dati di alta qualità e affidabili, può considerare i seguenti processi di ottimizzazione per affrontare infine queste problematiche.
Determinare le esigenze di dati dell'azienda
Definire le esigenze di dati del progetto di IA:
Quale problema stai affrontando? Determina le sfide aziendali.
Che tipo di dati sono necessari? Dati strutturati, non strutturati o in tempo reale?
Da dove possono essere ottenuti i dati? Sistemi interni, fornitori terzi, dispositivi IoT o fonti di dati pubbliche?
Investire per migliorare la qualità dei dati
I dati di alta qualità sono fondamentali per output affidabili dell'IA:
Utilizzare strumenti come OpenRefine per pulire e pre-elaborare i set di dati.
Verificare regolarmente l'accuratezza e l'integrità dei dati tramite audit.
Diversificare le fonti di dati per ridurre i bias e migliorare la generalizzabilità dei modelli.
Utilizzare strumenti di automazione e integrazione
Semplificare il processo di raccolta dei dati tramite automazione:
Integra i dati provenienti da diversi sistemi utilizzando piattaforme come MuleSoft o Apache NiFi.
Automatizza i pipeline di dati per la raccolta, elaborazione e archiviazione in tempo reale.
Focalizzarsi su conformità e sicurezza
Assicurarsi di rispettare le leggi sulla privacy e proteggere i dati sensibili:
Implementare la gestione del consenso con strumenti come OneTrust.
Adottare tecniche di crittografia e anonimizzazione per proteggere i dati.
Considerare soluzioni decentralizzate
La raccolta di dati decentralizzati offre un approccio trasformativo per affrontare molti colli di bottiglia tradizionali.
Avviare la raccolta di dati decentralizzati
Nei sistemi centralizzati, i dati utilizzati sono spesso opachi nella loro origine e il processo di trasformazione dei dati in intuizioni o decisioni attuabili è spesso invisibile. Questa mancanza di visibilità erode la fiducia e solleva preoccupazioni sulla qualità dei dati, sulla privacy e sui potenziali bias. L'IA decentralizzata affronta questi problemi rendendo la raccolta e l'elaborazione dei dati più trasparenti, responsabili e sicure, sfruttando reti decentralizzate.
Come funziona esattamente? Le soluzioni di IA decentralizzate sono generalmente costruite su infrastrutture di raccolta dati basate su tecnologia blockchain - possono essere viste come un internet più aperto e trasparente. Sulla blockchain, tutti i dati raccolti e i modi in cui vengono elaborati e utilizzati vengono registrati in modo immutabile, garantendo trasparenza e sicurezza. In base alle specifiche esigenze di dati dei clienti (ad esempio, addestrare un servizio clienti vocale IA per riconoscere diversi accenti inglesi, o fornire dati visivi per ottimizzare le telecamere di sicurezza nei cantieri), le piattaforme di IA decentralizzate possono assegnare questi compiti personalizzati a livello globale, invitando i partecipanti a contribuire con dati, come scattare foto di scene specifiche o registrare messaggi vocali brevi. I pagamenti in criptovaluta sono utili qui come pagamenti transfrontalieri di piccole dimensioni, incentivando i contribuenti di dati e risolvendo colli di bottiglia che le banche tradizionali non possono affrontare.
Se un'azienda è intenzionata a iniziare la raccolta di dati decentralizzati, può iniziare con i seguenti passaggi:
Valutare le esigenze attuali di dati: Identificare i colli di bottiglia nella raccolta e gestione dei dati esistenti.
Esplora piattaforme decentralizzate: Valutare soluzioni di IA decentralizzate che offrono infrastrutture scalabili, sicure e convenienti.
Iniziare con un progetto pilota: Implementare la raccolta di dati decentralizzati per casi d'uso specifici per valutarne l'efficacia.
Integrare con progetti di IA: Utilizzare dati decentralizzati per l'addestramento di modelli di IA per garantire intuizioni e previsioni di qualità superiore.
La raccolta di dati è la porta d'ingresso per sbloccare il potenziale trasformativo dell'IA, e l'IA decentralizzata è sicuramente una grande tendenza futura, poiché migliora e ottimizza la trasparenza, la diversità, il costo-efficacia, la scalabilità e la resilienza. Prima le aziende agiranno, maggiore sarà il vantaggio di occupare una posizione favorevole nel futuro sempre più complesso e in rapida evoluzione dello sviluppo dell'IA.