Home Analizy Jak skutecznie radzić sobie z tendencyjnością danych?

Jak skutecznie radzić sobie z tendencyjnością danych?

0
0
122

Firma Progress opublikowała wyniki badania „Data Bias: The Hidden Risk of AI” (Zjawisko tendencyjności danych: Ukryte ryzyko w sztucznej inteligencji), które pokazuje, że ponad połowa firm doświadcza problemów związanych z tendencyjnością danych.

Tendencyjność danych oznacza, że ​​dane są obarczone uprzedzeniami, co może prowadzić do nieprawidłowych wyników, kiedy te dane są używane w procesie decyzyjnym lub przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Badanie wykazało, że większość menedżerów biznesowych i IT rozumie, jakie ryzyka niesie ze sobą zjawisko tendencyjności danych, ale nie podejmuje skutecznych działań, aby je zwalczyć. Wiele firm uważa, że brakuje im zasobów i wiedzy eksperckiej, aby skutecznie poradzić sobie z problemem.

Ponad połowa ankietowanych uważa, że brak świadomości i niedocenianie negatywnego wpływu tendencyjności danych stanowi poważną barierę w rozwiązywaniu tego problemu. Jednak coraz więcej firm zdaje sobie sprawę, że w najbliższych latach będą musiały coraz bardziej polegać na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, co oznacza, że problem ten będzie wymagał jeszcze większej uwagi.

Czego dowiadujemy się z badania?

  • 66% przedsiębiorstw przewiduje, że w najbliższych latach będzie w coraz większym stopniu polegać na podejmowaniu decyzji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
  • 65% menedżerów uważa, że w ich przedsiębiorstwie występuje obecnie zjawisko tendencyjności danych.
  • 77% ankietowanych twierdzi, że w ich firmie powinno się podejmować intensywniejsze działania, aby rozwiązać problem tendencyjności danych.
  • 51% badanych uważa, że brak świadomości istnienia zjawiska tendencyjności danych oraz niedocenianie jego negatywnego wpływu będzie stanowił barierę w rozwiązywaniu tego problemu.

Sztuczna inteligencja może to wykorzystać

Badanie pokazuje, że wraz ze wzrostem wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, problem tendencyjności danych staje się coraz bardziej powszechny i istotny. Większość firm zdaje sobie z tego sprawę, ale wciąż napotyka trudności w skutecznym radzeniu sobie z tym problemem. Aby uniknąć nieoczekiwanych i potencjalnie szkodliwych wyników, konieczne jest prowadzenie szkoleń oraz modyfikowanie procesów i mechanizmów przetwarzania informacji. Jednak brak świadomości istnienia problemu oraz brak dostępu do zasobów eksperckich stanowią poważne bariery w rozwiązywaniu tego problemu.

Każdego dnia tendencyjność danych może negatywnie wpływać na działalność biznesową oraz podejmowanie decyzji. Rośnie ryzyko zagrożenia dla bezpieczeństwa i ładu, utraty zaufania klientów, implikacji finansowych oraz potencjalne konsekwencje prawne i etyczne. Dlatego, w ramach strategii stawiania naszych polskich klientów w centrum wszystkiego, co robimy, chcemy zapewnić, że korzystając z narzędzi AI/ML będą oni uzbrojeni w odpowiednie informacje, aby podejmować najlepsze biznesowe decyzje – Niklas Enge, Dyrektor Regionalny Nordics i Polska w firmie Progress.

Tym samym — ważne jest, aby firmy zaczęły podejmować intensywniejsze działania, aby rozwiązać ten problem. To nie tylko zmniejszy ryzyko wystąpienia pułapek prawnych i finansowych, ale również pomoże zapewnić bardziej sprawiedliwe i zrównoważone decyzje biznesowe, które będą służyć korzyściom dla całej organizacji.

Dodaj komentarz

Przeczytaj również

27 proc. profesjonalistów podjęło na przestrzeni ostatniego roku dodatkową działalność zarobkową

Sytuacja na rynku pracy pozostaje niejednoznaczna w większości sektorów. Profesjonaliści z…