L’IA incentrata sui dati è un approccio emergente che mette in primo piano l’importanza dei dati di qualità per addestrare in modo efficace i modelli di intelligenza artificiale. Questo approccio può essere particolarmente utile nel campo dell’elaborazione di documenti non strutturati, dove garantire la qualità dei dati di formazione rappresenta una sfida enorme.
Per ottenere i migliori risultati dall’IA incentrata sui dati, è fondamentale garantire che il set di dati utilizzato per l’addestramento sia rappresentativo dei dati del mondo reale. Inoltre, gli esperti di dominio possono fornire la verità di base per lo specifico caso d’uso aziendale e determinare se il set di dati rappresenta accuratamente il problema in questione.
È anche importante riconoscere che i set di dati creati dagli esseri umani spesso contengono pregiudizi. L’etichettatura programmatica può migliorare l’accuratezza e l’equità dei sistemi di intelligenza artificiale riducendo efficacemente i bias nei dati di addestramento.
Nei settori meno guidati dalla tecnologia, le soluzioni di intelligenza artificiale incentrate sui dati progettate per appianare i problemi di qualità dei dati sono essenziali. Queste soluzioni possono migliorare l’efficienza e l’efficacia delle operazioni, ridurre i costi e consentire alle aziende di operare senza una vasta esperienza tecnologica.
In sintesi, l’IA incentrata sui dati può offrire vantaggi significativi, come il miglioramento delle operazioni, la riduzione dei costi e una maggiore velocità di distribuzione delle soluzioni di elaborazione dei documenti. Questo approccio può aiutare le aziende a superare la frontiera successiva nella gestione di documenti non strutturati, migliorando la precisione, la gestione dei dati e la comprensione del contesto.
Inoltre, l’IA incentrata sui dati può offrire una precisione superiore all’80% anche con un decimo dei set di dati di addestramento, con tempi di ciclo ridotti da 2 a 4 volte rispetto alle soluzioni tradizionali. Questo è un vantaggio considerevole perché consente alle aziende di implementare nuove soluzioni più rapidamente e di ottenere i vantaggi più velocemente.
Le soluzioni di intelligenza artificiale incentrate sui dati possono anche gestire documenti di input privi di modelli, compresi testi semi e non strutturati e immagini, rendendoli consapevoli del contesto e delle capacità di elaborazione composita.
In generale, l’IA incentrata sui dati può essere applicata in molti settori e può offrire vantaggi significativi in termini di precisione, efficienza e velocità di distribuzione delle soluzioni di elaborazione dei documenti. Tuttavia, è importante garantire la qualità dei dati di addestramento, utilizzando l’etichettatura programmatica per ridurre i bias e lavorando a stretto contatto con gli esperti di dominio per garantire che il set di dati rappresenti accuratamente il problema in questione.