Het belang van dataspecialisten in AI-projecten

Jeanne-Louise Viljoen, Data Engineer bij PBT Groep

Kunstmatige intelligentie (AI) is een van de snelst ontwikkelende technologieën die de afgelopen jaren op de markt is gekomen. De technologie op zich betekent echter weinig als deze geïsoleerd van andere bedrijfsactiviteiten wordt toegepast. AI heeft het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in alle industriële sectoren, maar de kwaliteit van de gegevens die de spreekwoordelijke motor voeden en de expertise van het team dat deze projecten binnen de organisatie beheert, zijn cruciaal voor succes.

In de kern draait AI om het oplossen van bedrijfsproblemen. Of het nu gaat om het optimaliseren van kosten of het automatiseren van complexe processen. Maar hierin ligt de uitdaging. Een AI-gebaseerde oplossing is er niet een die je ‘instelt en vergeet’. In plaats daarvan is er een geïntegreerde aanpak nodig tussen de gegevens en de menselijke operator om maximaal voordeel te behalen. Een slechte datakwaliteit kan zelfs de meest geavanceerde AI-modellen doen ontsporen. Het resultaat is onnauwkeurige uitkomsten, bevooroordeelde beslissingen en mislukte projecten.

Gegevenstransformatie

Een van de belangrijkste uitdagingen bij AI-projecten is de transformatie van ruwe gegevens in een vorm die AI-systemen kunnen gebruiken. Onbewerkte gegevens zijn als ruwe olie. Het potentieel is er, maar het is niet direct bruikbaar.

Dit is waar dataspecialisten om de hoek komen kijken. Zij spelen een cruciale rol bij het omzetten van de ruwe gegevens in iets dat het transformatieproces van AI-modellen ten goede kan komen. Deze specialisten kunnen gegevens extraheren, opschonen en structureren. Hoewel veel bedrijven geneigd zijn om dit proces aan AI over te laten, is er menselijke expertise nodig om de nuances en complexiteit van gegevensbeheer te doorgronden.

Overwegingen bij het modelleren

Een ander belangrijk aspect van AI-projecten is datamodellering. Hier heeft de kwaliteit van de gegevens een directe invloed op de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AI-voorspellingen. Deze datamodellen moeten zorgvuldig worden ontworpen en gestructureerd. Tijdens het hele proces moeten de modellen worden getest en verfijnd. Ook hier zijn dataspecialisten onmisbaar. Hun inzicht in de herkomst van de gegevens, de context en de mogelijke vooroordelen stelt hen in staat om modellen te maken die niet alleen accuraat, maar ook ethisch en onbevooroordeeld zijn.

Ethische overwegingen bij AI kunnen niet genoeg worden benadrukt. Dit is vooral belangrijk omdat AI-systemen steeds meer geïntegreerd zijn in besluitvormingsprocessen. Het wordt een eerste richtlijn om ervoor te zorgen dat deze systemen eerlijk en onbevooroordeeld werken. Dataspecialisten moeten hierbij voorop blijven lopen en de structuren opzetten om ervoor te zorgen dat de gegevens die worden gebruikt in AI-modellen representatief, onbevooroordeeld en ethisch verantwoord zijn.

Menselijke fundamenten

Het menselijke element in AI-projecten is onvervangbaar. Hoewel AI-systemen veel aspecten van de bedrijfsvoering kunnen automatiseren, hebben ze nog steeds de expertise en inzichten van dataspecialisten nodig om goed te functioneren. Het is deze samenwerking tussen technologie en menselijke vindingrijkheid die de geheime saus vormt voor het leveren van een succesvol AI-project.

Het succes van elk AI-project staat of valt met de kwaliteit van de gebruikte gegevens en de expertise van de teams die deze gegevens beheren. De rol van dataspecialisten is een essentieel radertje in dit wiel om geavanceerde technologieën zoals AI in te zetten voor bedrijfsefficiëntie. Bekijk de volgende keer samen met mij hoe je de juiste vaardigheden kunt identificeren die nodig zijn om een effectief AI-team binnen je bedrijf samen te stellen.