In de wereld van generative AI wordt het belang van datakwaliteit vaak onderschat. Bedrijven zijn snel geneigd om met de nieuwste AI-technologieën aan de slag te gaan, zonder genoeg stil te staan bij de kwaliteit van de data die ze gebruiken. Maar wist je dat de kwaliteit van je data rechtstreeks de kwaliteit van je AI-oplossing bepaalt?

De impact van datakwaliteit op generative AI

Stel je voor: je bouwt een prachtige generative AI-oplossing, maar de resultaten zijn verre van toereikend. Dit kan 2 dingen betekenen, of je prompt engineering is niet op orde of de kwaliteit van je data is slecht, vaak ligt het antwoord in de datakwaliteit. Zelfs kleine inconsistenties in data kunnen grote gevolgen hebben voor de prestaties van je oplossing.

Wat is kwalitatieve data?

Maar wat bedoelen we precies met kwalitatieve data? In essentie is het data die nauwkeurig, consistent en relevant is voor het doel van je AI-oplossing. Het is data die vrij is van fouten, duplicaten en inconsistenties. 

Bij het ontwikkelen van AI-oplossingen voor klanten, hebben wij met MSTR gemerkt dat de kwaliteit van de input data cruciaal is. In één geval leidde foutieve data in de voorbeelden tot vreemde antwoorden bij het testen van het product. Hoewel we dit probeerden op te lossen met prompt engineering, bleek uiteindelijk dat het corrigeren van de foutieve data de sleutel was tot een betere output.

Hoe zorg je voor kwalitatieve data?

Het verkrijgen van kwalitatieve data vereist een doordachte aanpak. Het begint met het nemen van de tijd voor een grondige data-analyse. Begrijp je data, identificeer mogelijke problemen en corrigeer deze voordat je begint met het ontwikkelen van je AI-oplossing. Een andere cruciale stap is het loggen en structureren van input en output data. Door je data gestructureerd te houden, leg je de basis voor toekomstige AI-oplossingen. Gestructureerde data is makkelijker te begrijpen, te analyseren en te gebruiken voor AI-doeleinden. Voor het veilig opslaan en gebruiken van je interne data verwijzen we je door naar deze blog over dataveiligheid met generative AI.

De rol van AI-tools in datakwaliteit

AI cloud-oplossingen, zoals Microsoft Azure, bieden krachtige tools voor data-opslag en -beheer. Met Azure AI-services kan je de kwaliteit van je data verbeteren en optimaliseren. Daarnaast bieden zowel Microsoft Azure met AI Search als Google Cloud Platform met Vertex AI slimme tools die je kunt gebruiken voor het structureren van je data.

Datakwaliteit meten en verbeteren

Maar hoe weet je of je data van goede kwaliteit is? Er zijn verschillende methoden om datakwaliteit te meten, zoals het controleren op volledigheid, nauwkeurigheid en consistentie. Door regelmatig de kwaliteit van je data te meten, kun je problemen vroegtijdig identificeren en aanpakken. Het verbeteren van datakwaliteit is een continu proces dat voortdurende monitoring en optimalisatie vereist. Het is een investering die zich op lange termijn terugbetaalt in de vorm van betere AI-prestaties.

Conclusie

Door te investeren in datakwaliteit, leg je de basis voor AI-oplossingen die niet alleen indrukwekkend zijn, maar ook betrouwbaar en effectief. Dus, voordat je je laat meeslepen door de mogelijkheden van generative AI, neem een moment om stil te staan bij de kwaliteit van je data. Want uiteindelijk is het de kwaliteit van je data die het verschil maakt tussen een middelmatige AI en een AI die de wereld versteld doet staan.