人工知能にはアキレス腱がある: データ

データはどこにでもあり、どこにもありません ゲッティ ツールやソフトウェアをインストールしても、人工知能は表示されません。 それには計画が必要であり、何よりもデータが必要です。 しかし、AI と機械学習アルゴリズムを作成するための適切なデータを取得し、それを理解することは、多くの組織が失敗していることが最近の調査で明らかになりました。 Capital One と Forrester Consulting が委託した 150 人のデータ エグゼクティブの調査によると、組織はデータ サイロ、説明可能性、透明性の問題に直面しています。 彼らは、内部、組織間、および外部のデータ サイロが、機械学習の展開と成果を遅らせたと述べています。 回答者の過半数 (57%) は、データ サイエンティストと実務家の間のサイロが展開を妨げていると考えており、38% が、組織とパートナーの間でデータ サイロを打破する必要があることに同意しています。 3 分の 1 以上 (36%) が、大規模で多様で乱雑なデータ セットを扱うのは難しいと答えています。 データは AI のアキレス腱である可能性が高い、と業界のオブザーバーは同意しています。 Capgemini Americas のプリンシパル兼 AI および分析責任者である Ajay Mohan 氏は、データ リテラシーの不足が進歩のペースを遅らせていると述べています。 そのようなリテラシーとは、「データの価値と、それを操作して使用して価値を生み出す方法を理解すること」であると彼は説明します。 多くの企業にとっての問題は、「潜在的なデータ サイエンティスト、データ エンジニア、または技術志向の対象分野の専門家など、ビジネス上の課題を検討し、これらの課題に対する解決策を明らかにするためのデータを必要とする適切なリソースが不足していることが多いことです」と彼は指摘します。 」 さらに、ビジネス価値や ROI を明確にする、別のデータ駆動型の活動に従事することは、多くの場合困難です。 「これは、多くのエンド ユーザーに欠けているコア コンピテンシーでもあります」と Mohan …

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