6.6 milioi dolarreko AI startup bateko zuzendari honek oso kezka handi bat duela dio
2024an sortua, startup hau erritmo izugarrian hazi da.
Mewayz Team
Editorial Team
6.6 milioi dolarreko AI startup bateko zuzendari honek oso kezka handi bat duela dio
Adimen artifizial gero eta indartsuagoa garatzeko lasterketa zurrunbiloan, finantzaketa txandak, eredu-gaitasunak eta merkatu-balorazioa dira nagusi. Hala ere, zoramenaren artean, zuhurtzia sakoneko ohar bat entzuten ari da industriako maila gorenetatik. 6.600 milioi dolarreko AI startup nagusi bateko exekutibo nagusi batek olatu egin zuen duela gutxi elkarrizketa "eraiki dezakegunetik" "eraikitzen ari garenera"ra aldatuz. Bere kezka nagusia ez da potentzia konputazionala edo aurrerapen algoritmikoak; askoz oinarrizkoagoa den zerbait da: piztia elikatzen ditugun datuen osotasuna eta kalitatea.
Zaborra sartu, gospel atera arazoa
Exekutiboaren kezka informatika-printzipio klasiko batean oinarritzen da: Garbage In, Garbage Out (GIGO). Hala ere, hizkuntza eredu handi modernoen eta AI sistemen testuinguruan, apustuak esponentzialki handiagoak dira. "Zaborra Irteera"tik "Zaborra Leundua, Autoritate-Sounding Out" izatera pasa gara. AI ereduak interneteko hedabide zabal eta kudeatu gabekoetan trebatzen dira: distira, alborapenarekin batera, gertaerak fabrikazioarekin nahastuta eta iritzi ozeanoen azpian lurperatutako adituen analisiak dituen biltegi digitala. AI batek corpus kaotiko hau sintetizatzen duenean, irteera akatsak edo kaltegarriak aurkez ditzake egia absolutuaren tonu seguruarekin. Beldurra da nahi gabe gure akats historikoak eta garaikideak finantza, osasungintza eta gobernuan etorkizuneko erabakiak moldatuko dituzten sistemetan kodetzen ari garela.
Datu-zorraren ezkutuko kostua
Horrek zuzenean "datuen zorra" kontzeptura eramaten du. Softwarearen garapenean zor teknikoaren antzera, datuen zorra sortzen da erakundeek beren IA eskalatzea lehenesten dutenean, erraz eskura daitezkeen, baina gaizki egituratutako edo egiaztatu gabeko datuekin. Zor hori isilean konposatzen da. Epe laburrean, ereduak funtzionatzen du. Epe luzera, astronomikoki garestiak eta zuzentzen zailak diren zehaztasun eta korrelazio errotuen labirinto bat bihurtzen da. Exekutiboak dio startup-ak eta enpresek datu-zor hondamendiak hartzen ari direla merkaturatzeko presan, etorkizuneko sinesgarritasun eta funtzionaltasun krisiak arriskuan jarriz. Hau da, negozio-eragiketen ikuspegi estrategikoa funtsezkoa bihurtzen da. Mewayz bezalako plataformak zor operatiboari aurre egiteko eraikitzen dira, negozioaren oinarrizko datuak zentralizatuz eta egituratuz (CRMtik hasi eta proiektuen lan-fluxuetaraino), enpresa batek datuak bere AI tresnetara sartzen dituenean, iturri garbi eta fidagarri batetik ateratzen dela bermatuz, ez zabortegi digital batetik.
Adimen komisarioa eta Giza Zentraturiko Prozesuetarako Deia
Proposatzen den irtenbidea ez da aurrerapena geldiaraztea, baizik eta "Adimen Kudeatua"rantz biratzea. Horrek esan nahi du datuen auditoria, iturria eta etiketatze prozesu zorrotzak eta etengabeak ezartzea. Giza espezializazioa behar du babesleak ezartzeko eta datu gordinak bete behar dituzten estandar etiko eta kualitatiboak definitzeko, prestakuntza-material bihurtu aurretik. Automatizaziotik kosta ahala kosta handitze adimentsura igarotzea da. Filosofia hau AI prestakuntzako datuetatik haratago hedatzen da taldeek egunero erabiltzen dituzten tresnetara. Negozio-OS modular bati esker, adibidez, liderrei giza gainbegiratzea eta kalitate-egiaztapenak une larrietan bermatzen dituzten prozesuak diseinatzeko aukera ematen die, sarrera puntuan datuak hondatzea eragozten duen lan-fluxu egituratua sortuz, AI eredu batera iritsi baino askoz lehenago.
"Adimen kudeatuaren" estrategiaren funtsezko zutabeek honako hauek izan behar dute:
- Jatorriaren jarraipena: datu-multzo kritikoen jatorria eta bilakaera ezagutzea.
- Alborapenaren auditoretza: prestakuntza-datuen desbideratze demografiko edo historikoaren egiaztapen egituratuak eta erregularrak ezartzea.
- Human-in-the-Loop balioztatzea: adituen berrikuspen-zikloak txertatzea bai datuak prestatzeko, bai ereduaren irteera-fasetan.
- Diziplina arteko gobernantza: etika, domeinuko adituak eta azken erabiltzaileak datuen estrategian parte hartzea, ez ingeniariak soilik.
Oinarri egonkor baten gainean eraikitzen
Exekutiboaren kezka handia errealitatearen egiaztapen erabakigarria da IA integratzen duten negozio guztietan. Edozein sistemaren adimena bere inputen kalitateak mugatzen du. AI modu arduratsuan aprobetxatu nahi duten enpresentzat, lehen urratsa barrura begiratu eta beren datu-azpiegitura operatiboak sendotzea da. Hizkuntza-eredu handi baten erantzunak bilatu aurretik, ziurtatu ematen dituzun galderak eta testuinguruak argitasunean eta egian errotuta daudela. Beren ekosistemen barruan datu garbi, egituratu eta ongi gobernatuak lehenetsiz (ordena hori sortzeko diseinatutako tresnak erabiliz), negozioek konponbidearen parte direla ziurta dezakete, AIaren etorkizuna substantziaz elikatuz, ez zarataz soilik. Helburua ez da eredu adimentsu bat soilik, baizik eta jakintsuagoa, fidagarri garen oinarri batean eraikia.
💡 DID YOU KNOW?
Mewayz replaces 8+ business tools in one platform
CRM · Invoicing · HR · Projects · Booking · eCommerce · POS · Analytics. Free forever plan available.
Start Free →