L’intelligenza artificiale (AI) ha un potenziale di trasformazione. Ma come con qualsiasi tecnologia potente, la qualità dei dati in ingresso influisce direttamente sul suo output.
Foundational, un’azienda recentemente uscita dalla modalità stealth, comprende questo punto cruciale.
Armato di 8 milioni di dollari di nuovi finanziamentimirano ad affrontare i problemi spesso trascurati della qualità dei dati e della preparazione dell’intelligenza artificiale.
Perché la qualità dei dati è un grosso problema per l’intelligenza artificiale?
Abbiamo tutti sentito l’adagio “spazzatura dentro, spazzatura fuori“.
Ciò si applica con particolare forza ai modelli IA. Questi modelli apprendono da vasti set di dati durante il processo di formazione. Se i dati forniti sono incoerenti, incompleti, distorti o semplicemente errati, i risultati dell’intelligenza artificiale probabilmente rifletteranno tali difetti. In settori ad alto rischio come la sanità o la finanza, risultati imprecisi dovuti a dati inadeguati possono avere conseguenze disastrose.
L’approccio di Foundational si concentra sul miglioramento dell’affidabilità e dell’integrità dei set di dati utilizzati per l’addestramento dell’IA e funzionamento. Si tratta di un lavoro vitale, che garantisce che i modelli di intelligenza artificiale producano i risultati migliori e più sicuri possibili.
Ottenere dati pronti per l’intelligenza artificiale
“Vedranno i nostri approfondimenti, avvisi o suggerimenti direttamente nell’interfaccia di cui già dispongono”, spiega il CEO di Foundational, Michelangelo Nafta. VentureBeat. È importante sottolineare che la piattaforma funziona esaminando i metadati all’interno del codice stesso. Evita il contatto diretto con i dati sensibili, riducendo i rischi per la privacy e la sicurezza.
La piattaforma Foundational si integra perfettamente con strumenti come GitHuboffrendo agli sviluppatori feedback utili all’interno del loro flusso di lavoro esistente.
Il potere dell’analisi
Foundational sfrutta una combinazione di tecniche per costruire una mappa dettagliata del flusso di dati di un’organizzazione:
- Analisi del codice statico: La piattaforma analizza la struttura del codice per scoprire relazioni e dipendenze
- Analisi dinamica del runtime: monitora l’esecuzione del codice per identificare modelli di dati reali e potenziali colli di bottiglia
- Tecniche basate sull’intelligenza artificiale: aiutano a creare connessioni, individuare anomalie e identificare opportunità di ottimizzazione
Questa comprensione globale diventa la base per una potente automazione. “Una volta che avremo questa mappa completa del tuo ecosistema di dati, ci saranno tutti i tipi di potente automazione che possiamo applicare su di esso”, afferma Nafta. Notifiche su potenziali interruzioni a valle dovute a modifiche del codice, suggerimenti per l’ottimizzazione delle prestazioni e persino la generazione automatizzata di documentazione e cataloghi di dati sono tutti a portata di mano.
La semplificazione va oltre i dati
L’approccio di Foundational offre vantaggi che vanno oltre la sola qualità dei dati. Si rivolge a potenziali problemi come riferimenti circolari e query che aumentano i costi del cloud, affrontando l’efficienza dei costi insieme all’accuratezza. Inoltre, identificando i campi inutilizzati, la piattaforma promuove pipeline di dati più snelle e manutenibili.
Il problema delle persone
Foundational riconosce che la tecnologia da sola non risolverà i problemi legati ai dati dell’intelligenza artificiale. Offrono una forte attenzione alla collaborazione con esperti di dominio. Sono questi esperti che comprendono le sfumature dei set di dati specifici del loro campo; questa partnership consente di mettere a punto le soluzioni e di garantire che siano in linea con le esigenze del mondo reale.
Governance fin dalla progettazione
Posizioni fondamentali dell’analisi del codice come pilastro della governance proattiva dei dati. In un’era di set di dati in continua espansione e di intelligenza artificiale sempre più complessa, uno strumento che aiuta a mantenere l’integrità dei dati fin dalla progettazione è una risorsa preziosa. Anche l’enfasi dell’azienda sull’integrazione facilitata dagli sviluppatori e l’attenzione alla privacy dei metadati sono mosse astute, che probabilmente creeranno fiducia nel loro approccio.
La strada da percorrere è accettare la qualità dei dati come base di riferimento
L’emergere di aziende come Foundational segnala un gradito cambiamento nel settore. Evidenzia una crescente consapevolezza della qualità dei dati come prerequisito non negoziabile per un’efficace implementazione dell’IA. Mentre le organizzazioni sono alle prese con volumi e complessità crescenti di dati, i servizi che facilitano modelli di intelligenza artificiale accurati e affidabili saranno molto richiesti.
L’ingresso di Foundational in quest’arena è tempestivo. Le aziende non possono più permettersi di trattare i progetti di intelligenza artificiale come attività puramente tecnologiche. Ponendo la qualità dei dati in primo piano, Foundational è pronta ad avere un impatto significativo sul successo e sulla sicurezza delle applicazioni IA in tutti i settori.
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