Evitar errores comunes de la inteligencia artificial: la importancia de datos de calidad y supervisión humana
Brief news summary
Muchas personas inteligentes y empresas creen erróneamente que simplemente agregar inteligencia artificial a sus procesos existentes enmascarará fallos previos en lugar de exponerlos. Conocen el principio de "basura entra, basura sale", pero suponen que están exentos de problemas como mala calidad de datos, alucinaciones de la IA y la insatisfacción resultante de los clientes. Frecuentemente, sobreestiman la calidad de sus datos a pesar de invertir muy poco en mejorarlos y confían demasiado en la supervisión humana para detectar y resolver los problemas que surgen posteriormente. Esta confianza equivocada pasa por alto la necesidad de abordar la calidad fundamental de datos y procesos para aprovechar verdaderamente la integración de la IA.Las personas y organizaciones inteligentes a menudo caen en una trampa familiar respecto a la IA: la suposición errónea de que simplemente añadir IA a sus procesos existentes esconderá en lugar de revelar numerosos errores previos. Aunque comprenden completamente el principio de “basura entra, basura sale, ” se consideran exentas de problemas como datos de mala calidad, alucinaciones y insatisfacción del cliente.
Asumen que la calidad de sus datos supera la media a pesar de una inversión mínima, o que involucrar a un humano en el proceso resolverá eficazmente cualquier problema que surja posteriormente.
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