Generatieve AI is een krachtig hulpmiddel geworden op tal van gebieden, van contentcreatie tot het versterken van beslissingsondersteunende systemen. Toch waarschuwt data- en technologietransformatie consultant Tommy Tang dat de doeltreffendheid van generatieve AI nauw samenhangt met de kwaliteit van de data die gebruikt wordt om het model te trainen. Daarom is het belangrijk om te begrijpen hoe data die je gebruikt, is geaggregeerd en verrijkt voordat u het in uw generatieve AI-toepassingen (GenAI) stopt.

Het domino-effect van slechte data

Naarmate digitale transformatie en het gebruik van GenAI versnellen, kunnen de gevolgen van data van lage kwaliteit het veelbelovende potentieel van GenAI in een oogwenk doen omslaan naar iets gevaarlijks. Verkeerde data kunnen een GenAI model op het verkeerde been zetten. Door een dataleverancier kiezen die onvolledige data deelt, loop je mogelijk onbedoelde situaties aan. Denk aan:

• Vooroordelen: Data met inherente vooroordelen, traint GenAI met een vertekend perspectief. Hierdoor kan de tool content genereren die schadelijke vooroordelen herhaalt, potentiële klanten vervreemdt en het vertrouwen van belanghebbenden schaadt.
• Reputatieschade: Als GenAI onjuiste, bevooroordeelde of anderszins onrealistische content produceert, kan uw organisatie te maken krijgen met publieke kritiek en reputatieschade.
• Verspreiding van desinformatie: GenAI mist het vermogen om realiteit van leugens te scheiden, waardoor het gemakkelijk nepnieuws kan verspreiden. Dit ondermijnt het vertrouwen in de technologie en jouw organisatie. Een grote hoeveelheid kwaliteitsdata stelt de AI in staat om data te valideren en fungeert als buffer tegen misinformatie.
• Strategische ontsporing: Misleidende of onvolledige data kunnen ertoe leiden dat de tool inzichten of content genereert die de strategische planning op het verkeerde been zetten en leiden tot beslissingen die niet aansluiten bij de marktrealiteit en organisatiedoelen.
• Verstoorde klantinteracties: Een gebrek aan relevante en accurate data kan ervoor zorgen dat de AI de plank misslaat bij klantinteracties, waardoor relaties worden verzuurd en de gebruikerservaring vermindert.
• Verspilde middelen: Onjuiste of irrelevante data kan AI-aangedreven processen op het verkeerde been zetten, wat leidt tot verkeerd toegewezen middelen, gemiste kansen en financiële verliezen.
• Geremde innovatie: Als de data die GenAI opneemt niet tijdig of relevant is, zal de output ook een ontoereikend beeld geven van actuele trends. Dit leidt tot stagnatie en een gebrek aan innovatie dat uw concurrentiekracht en vooruitstrevendheid belemmert.

Deze risico's benadrukken het belang van het selecteren van betrouwbare externe bronnen voor uw GenAI oplossingen. Deze moeten worden gescreend en voortdurend worden gemonitord om potentiële problemen te voorkomen.

Waar moet je op letten?

Het selecteren en opnemen van data is een belangrijk proces wat vereist dat je jouw databehoeften goed ik kaart hebt gebracht. Je moet verifiëren dat je databronnen gebruikt die relevantie, volume en kwaliteit bieden in lijn met de doelstellingen voor GenAI:

• Betrouwbare bronnen: Het opnemen van data uit een breed scala aan betrouwbare bronnen voorkomt dat de tool fouten maakt of onjuiste perspectieven verspreidt.
• Groot volume: Enorme hoeveelheden historische en actuele data om zowel terugkijkende als toekomstgerichte analyses te ondersteunen.
• Verrijkingen voor betere bruikbaarheid: Onderwerptags, industrietags, sentiment en andere metadata vergroten de bruikbaarheid en relevantie van de data in het huidige data-rijke ecosysteem.

Door een ervaren dataprovider te kiezen, krijg je het volume, de variëteit en de waarde die je nodig hebt van de derde-partijdata die je opneemt.

Vertrouwen versterken met betrouwbare dataleveranciers

Door je aan te sluiten bij een bekwame dataleverancier, zet je jouw GenAI tool op de juiste koers. De geloofwaardigheid van een provider is hierbij van groot belang, vooral als deze niet alleen een enorme diepte en breedte in databronnen biedt, maar ook een rigoureus proces hanteert voor het creëren van semi-gestructureerde, verrijkte data.

Maak gebruik van een groot scala aan externe data die verschillende industrieën en regio's bestrijkt. De kwaliteit van GenAI is een directe weerspiegeling van de kwaliteit, het volume en de variëteit van de data waarop het is getraind. Door ervoor te zorgen dat de data die u opneemt goed is gestructureerd, verrijkt en inzichtelijk, baant u de weg voor het ontketenen van het ware potentieel van generatieve AI.

Met Data+ van LexisNexis ben je verzekerd van gestructureerde, kwalitatieve data voor verschillende toepassingen. Vul het formulier in voor meer informatie.