को रूपमा AI अपनाउने सबै उद्योगहरूमा गति बढ्छ, संगठनहरूले यसलाई शक्ति दिने डेटालाई रूपान्तरण गर्न दौडिरहेका छन्। यो किनभने हामीलाई थाहा छ कि विश्वसनीय बिना डेटा, सबैभन्दा उन्नत एआई प्रणालीहरू पनि असफल हुने निश्चित छन्।
धेरै संस्थाहरूले मोडेल विकासमा ठूलो लगानी गरिरहेका छन्, तर तिनीहरूले प्रायः महत्त्वपूर्ण एआई अन्तर्निहित मुद्दालाई बेवास्ता गर्छन्। यो शब्दले आफ्नो डाटा AI प्रयोगको लागि साँच्चिकै उपयुक्त छ कि छैन भनेर मूल्याङ्कन गर्न असफल भएका संस्थाहरूलाई जनाउँछ, मानिसहरूले AI आउटपुटहरूमा आँखा चिम्लिएर विश्वास गर्छन्, र AI प्रणालीहरू आफैं डाटामा हुने अन्तर र पूर्वाग्रहहरूबारे अनभिज्ञ छन्।
मुख्य रणनीति अधिकारी Qlik./v>< id="elk-seasonal" class="paywall" aria-hidden="true" data-url="" href="" target="_blank" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" data-hl-processed="none"/>
यदि यी त्रुटिहरू बेवास्ता गरिएमा, तिनीहरूले गलत आउटपुटहरू, खराब पहलहरू, कमजोर पहलहरू, असफल हुन सक्छन्। परम्परागत डेटा उपकरणहरूले नवप्रवर्तनको गतिसँग गति राखेका छैनन्, र धेरैजसो मेशिन लर्निङको अद्वितीय मागहरू पूरा गर्न असक्षम छन्।
परिणामको रूपमा, विश्वासको खाडलहरू देखा पर्दैछन्। वास्तवमा, हाम्रो आफ्नै अनुसन्धानले पत्ता लगाएको छ कि केवल 42% कार्यकारीहरूले उनीहरूले आज AI द्वारा उत्पन्न गरिएका अन्तर्दृष्टिहरूमा पूर्ण रूपमा विश्वास गरेको बताउँछन्।
यसलाई हटाउन, संगठनहरूले विश्वासयोग्य AI अन्तर्दृष्टि र सिफारिसहरू प्रदान गर्न आफ्नो डाटा फाउन्डेशन तयार गर्न काममा लगाइरहेको सुनिश्चित गर्नुपर्छ। यस्तो संसारमा जहाँ एआईले बाट सबै कुरालाई शक्ति प्रदान गर्न मद्दत गर्न सक्छ। त्रुटिपूर्ण डेटामा अन्धो विश्वासलाई बेवास्ता गर्नको लागि एकदमै उच्च छ।
हामी किन एआई अन्धापनको बारेमा चिन्तित हुनुपर्छ
कईदा खराब गुणस्तरका कारणहरू सहित धेरै कारणहरू डाटा, अप्रभावी मोडेल र मापन योग्य ROI को कमी। AI प्रणालीहरूमा खराब डाटा खुवाउँदा गलत आउटपुटहरू निम्त्याउँछ र पूर्वाग्रहहरूलाई बलियो बनाउँछ। त्यसैले, यदि तपाईं आफ्नो डेटामा विश्वास गर्न सक्नुहुन्न भने, तपाईं आफ्नो AI लाई विश्वास गर्न सक्नुहुन्न।
AI व्यापार, र हाम्रो अनुसन्धानले 87% व्यवसायी नेताहरूले अब एआई कार्यान्वयनलाई मिशन-क्रिटिकलको रूपमा हेर्छन्। टेक्नोलोजी निर्णय लिने मुख्य औजार बन्ने भएकाले, डाटा त्रुटिहरूले महत्त्वपूर्ण परिणामहरू निम्त्याउन सक्छ – कमजोर समर्थन प्राप्त गर्ने ग्राहकहरूबाट ढुवानीमा ढिलाइ वा अर्डरहरू पूरा नहुनेसम्म। newsletter-inbodyContent-slice newsletterForm-articleInbodyContent-LMrECjU6DqXo9SMdQ6iLtH स्लाइस-कन्टेनर-newsletterForm”>