В поисках реальных лидеров среди шума AI

Основная ценность компаний в сфере искусственного интеллекта сейчас — это не просто модели, а уникальные наборы данных, на которых они основываются.

Технологические стартапы в сфере искусственного интеллекта решают множество проблем – от выявления мошенничества до мониторинга сельскохозяйственных культур. Но с ростом этой отрасли у многих возникает вопрос: становятся ли модели ИИ общедоступными и менее уникальными?

Сегодня на первый план выходят не только модели ИИ, но и уникальные наборы данных, на которых они обучены. Эти данные позволяют моделям выделиться на фоне конкурентов. Тем не менее, многие ИИ-компании запускаются без продуманного технологического стека для сбора этих критически важных данных.

Опытные венчурные инвесторы знают, что нужно смотреть глубже, чем просто на модели ИИ. Важно рассмотреть всю инфраструктуру сбора и обработки данных. Если она не продумана, долгосрочные перспективы стартапа могут быть под угрозой.

В этой статье будут рекомендации на основе опыта руководителей ИИ-стартапов. Эти советы не претендуют на исчерпывающий характер, но могут помочь тем, кто ищет способы оценить качество данных и технологической подготовки стартапа, чтобы определить его потенциал к успеху.

Что может пойти не так с вашими данными?

Когда дело доходит до ИИ, качество данных имеет первостепенное значение. Но что может идти не так? Давайте рассмотрим ключевые аспекты:

1. Релевантность:
Ваши данные должны точно соответствовать вашей цели. Например, если вы создаете модель ИИ для прогнозирования цен на недвижимость, она должна основываться на экономических данных, процентных ставках и демографических трендах.

2. Точность:
Неточные данные могут исказить вашу модель. В медицинской сфере, например, ошибки в данных могут стать причиной неверных диагнозов.

3. Покрытие:
Комплексность и полнота ваших данных также важны. Если, допустим, ваша модель ИИ предназначена для перевода языка, она должна учитывать все его диалекты.

4. Предвзятость:
Предвзятые данные могут привести к предвзятой модели. Например, в моделях распознавания изображений стоит избегать стереотипов.

Некачественные или предвзятые данные могут привести к неверным или предвзятым прогнозам. В лучшем случае это уменьшит эффективность вашего ИИ, в худшем — может привести к серьезным последствиям, включая дискриминацию и финансовые потери. Не стоит недооценивать важность данных в мире искусственного интеллекта.

Оценка технического стека для данных: «Пирамида»

При рассмотрении инвестиций в стартапы ИИ ключевое значение имеет техническая инфраструктура, на которой строится обработка данных. Представьте структуру в виде пирамиды: наиболее критические элементы находятся у основания, и они влияют на все последующие уровни.

Вот важные вопросы, которые следует учитывать при оценке этого «технического фундамента» стартапа:

1. Автоматизация:

Собираются ли данные в автоматическом режиме для удобства масштабирования?

2. Хранение и безопасность:

Хранятся ли данные в безопасных облачных хранилищах?
Проводится ли регулярное резервное копирование?

3. Инфраструктура и ресурсы:

Как обеспечивается доступ к ключевым вычислительным мощностям?

4. Обработка данных:

Автоматизированы ли процессы обработки с учетом качества данных?
Как исключается искажение данных?

5. Доступность данных:

Распределяются ли данные эффективно по всей организации, обеспечивая быстрый анализ и принятие решений?

6. Управление данными:

Как организован контроль данных?
Есть ли четко определенная стратегия управления данными?
Как обеспечивается версионность и обновление данных и моделей?

Осмысленные ответы на эти вопросы дадут представление о том, насколько компания понимает и ценит свои процессы обработки данных. Это, в свою очередь, ключ к пониманию эффективности и надежности их моделей ИИ.

Оценка качества данных: 5 ключевых аспектов

Чтобы убедиться в эффективности стартапа в области ИИ, важно пройти дальше технической инфраструктуры и провести оценку качества данных.

Для оценки качества данных мы предлагаем фреймворк «5V», который выделяет 5 основных характеристик данных:

Достоверность: Точность и правдивость данных.
Разнообразие: Представление данных из разных источников или контекстов.
Объем: Обеспечение достаточного количества данных для обучения.
Скорость: Своевременность и частота обновления данных.
Ценность: Полезность данных для задач ИИ.

Вот список проверочных вопросов для оценки данных:

Цель данных: Есть ли четкая гипотеза относительно собираемых данных? Какова их прямая релевантность для продукта?
Качество и консистентность: Как гарантируется достоверность данных? Есть ли системы контроля качества?
Предвзятость: Какие шаги предпринимаются для минимизации предвзятости в данных?
Объем и разнообразие: Обеспечивает ли компания разнообразие данных, включая различные примеры и контексты?
Конфиденциальность и безопасность: Как защищены данные? Соблюдаются ли стандарты конфиденциальности?

Если стартап может дать убедительные ответы на эти вопросы и его данные соответствуют «5V», это говорит о том, что они подходят к обработке данных с должной серьезностью и готовностью для применения своих ИИ-решений.

Помимо этого, важно оценить меры безопасности, принимаемые стартапом, чтобы защитить свои данные, включая управление данными, процедуры качества и протоколы реагирования на инциденты с утечкой данных.