
Over data gesproken, elke slechte appel in de mand kan bij gelijktijdig gebruik de rest aantasten
Data gestuurde besluitvorming begon vele decennia geleden met de toepassing van Business Intelligence (BI) en is momenteel een markt van circa 23 miljard dollar. Aanvullend op BI is er intussen een net zo grote markt voor Kunstmatige Intelligentie. Beide markten hebben met elkaar gemeen dat ze data als bouwsteen hebben. Daarom wordt voor beide toepassingen kwaliteit van de onderliggende datastrategie steeds belangrijker. Immers ‘Garbage in’ is ‘Garbage out’. Daarom zien we een nieuwe categorie software opkomen – data intelligence – die moet bepalen of te gebruiken data herleidbaar en betrouwbaar is. Immers, als je de output van een BI- of AI-systeem wilt certificeren, dan moet de grondstof van die eindproducten zelf ook certificeerbaar zijn.
Het ‘maken’ van gekwalificeerde ‘data’ is niet zo eenvoudig als het lijkt. Het gaat niet alleen over de herkomst en reden van het ontstaan, maar ook over de nauwkeurigheid en de normen, richtlijnen en kwaliteitssystemen waaraan die data moet voldoen. Als de mens (nog) in het proces is betrokken, kan die vaak aan de bel trekken als duidelijk wordt dat uitkomsten niet logisch of eenduidig zijn. Echter bij geautomatiseerde systemen – die er steeds meer komen – is die terugkoppeling er niet meer en val je terug op de kwaliteit van de grondstof. Net zoals dat geldt voor elk ander geautomatiseerd productiesysteem. Zeker bij Kunstmatige Intelligentie wordt de menselijke terugkoppeling al veel lastiger, omdat die mens wel moet ‘begrijpen’ wat het AI-systeem doet. Immers, als er een kleine fout optreedt, zal die zich vele malen herhalen en op die wijze uiteindelijk onzin produceren. Lees meer…
In zijn inmiddels vierde boek beschrijft Nils de Heer op autobiografische, humoristische en kwetsbare wijze over zijn persoonlijke belevenissen tijdens, tussen en ná zijn beide …
Lees meer…