AI में उपयोग से पहले डेटा को निर्णयों के लिए भरोसेमंद बनाएँ

संभावित संकेत

• रिपोर्टें असहमत हैं क्योंकि मुख्य शब्दों की अलग-अलग व्याख्या की जाती है।
• गुणवत्ता के मुद्दों को मापा जाता है लेकिन व्यावसायिक परिणाम के आधार पर प्राथमिकता नहीं दी जाती है।
• स्वामित्व कागज पर मौजूद है लेकिन निर्णय अधिकार अस्पष्ट हैं।
• किसी मॉडल के लिए उपयोग किए गए डेटा की उत्पत्ति और परिवर्तन का पता नहीं लगाया जा सकता है।
• टीम यह नहीं बता सकती कि क्या ऐतिहासिक डेटा इच्छित उपयोग के लिए उपयुक्त है।
• AI का काम पहुँच, प्रतिधारण और मानव निरीक्षण के डिजाइन से पहले शुरू होता है।

आंशिक समाधान क्यों विफल हो जाते हैं

डेटा को केंद्रीकृत करने से सामान्य अर्थ नहीं बनता है, और एक कैटलॉग जवाबदेही नहीं बनाता है। सामान्य गुणवत्ता स्कोर उन दोषों को भी छिपा सकते हैं जो किसी विशेष निर्णय के लिए सबसे महत्वपूर्ण हैं।

व्यावसायिक परिणाम

नेता असंगत सबूतों पर कार्य करते हैं, टीमें परिणामों को समेटने में समय बिताती हैं और AI ऐसे निर्णय पेश करता है जिन्हें समझाना, निगरानी करना या अपनाना मुश्किल होता है।