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.
В поисках реальных лидеров среди шума AI
С ростом интереса к ИИ, многие стартапы увеличивают свои амбиции, надеясь привлечь большие инвестиции. Они раздувают свои возможности, пытаясь выделиться на фоне общего шума вокруг этой темы.
Опытные венчурные инвесторы умеют различать мишуру и задают ключевые вопросы. Они стремятся определить, какие из этих стартапов действительно основаны на прочном фундаменте и обладают реальным потенциалом, в отличие от тех, кто просто пытается впечатлить, но в конечном итоге может не оправдать ожиданий.