NAAR DE belooft een slimmere, snellere en efficiëntere toekomst, maar achter dat optimisme schuilt een stil probleem dat steeds erger wordt: de data zelf. We praten veel over algoritmen, maar niet genoeg over de infrastructuur die ze aandrijft. De waarheid is dat innovatie de kwaliteit van de input niet kan overtreffen, en op dit moment vertonen die inputs tekenen van spanning. Wanneer de fundamenten beginnen in te storten, wankelen zelfs de meest geavanceerde systemen.
Tien jaar geleden konden schaalbaarheid en precisie hand in hand gaan. Maar tegenwoordig gaan deze doelen vaak in tegengestelde richtingen. Privacyregelgeving, aanmeldingen voor apparaten en nieuwe platformbeperkingen hebben het moeilijker dan ooit gemaakt om hoogwaardige gegevens uit de eerste hand te verkrijgen. Om deze leemte op te vullen, is de markt overspoeld met hergebruikte, vervalste of afgeleide signalen die legitiem lijken, maar dat niet zijn.
Het resultaat is een vreemde nieuwe realiteit waarin een winkelcentrum dat twee jaar geleden werd gesloten nog steeds ‘voetverkeer’ vertoont of een autodealer om middernacht druk lijkt te zijn. Deze anomalieën lijken misschien onschuldige problemen, maar zijn in werkelijkheid het resultaat van een data-ecosysteem dat kwantiteit verkiest boven geloofwaardigheid.
Wanneer volume ruis wordt
De industrie gelooft al jaren dat meer data betere inzichten betekent. Volume gaf sterkte aan. Meer input betekende meer intelligentie. Maar overvloed staat nu gelijk aan afleidend lawaai. Om de schaal te behouden hebben sommige leveranciers hun toevlucht genomen tot het opvullen van gegevens of valse signalen die ervoor zorgen dat dashboards er gezond uitzien, terwijl hun betrouwbaarheid en authenticiteit in gevaar komen.
Zodra slechte gegevens het systeem binnenkomen, is het bijna onmogelijk om ze te scheiden. Het is alsof je een aantal verlopen Cheerios in een nieuwe doos mengt; je kunt niet zien welke stukken oud zijn, maar je kunt het verschil proeven. En op grote schaal neemt dit verschil exponentieel toe.
De paradox van kunstmatige intelligentie
Ironisch genoeg is AI zowel een deel van het probleem als een deel van de oplossing. Elk model is afhankelijk van trainingsgegevens, en als die basis gebrekkig is, geldt dat ook voor de informatie die het oplevert. Geef hem rotzooi en hij zal vol vertrouwen de verkeerde conclusies trekken.
Iedereen die ChatGPT heeft gebruikt, heeft deze frustratie waarschijnlijk uit de eerste hand ervaren. Hoewel het een ongelooflijk handig hulpmiddel is, zijn er momenten waarop het je nog steeds een onnauwkeurig antwoord of een hallucinatie geeft. Stel een vraag en geef onmiddellijk en met absoluut vertrouwen een gedetailleerd antwoord. . . behalve dat het allemaal verkeerd is. Even lijkt het overtuigend genoeg om te geloven. Maar zodra je de fout ontdekt, komt er een klein zaadje van twijfel. Doe dit nog een paar keer en de twijfel zal het overnemen. Dit is wat er gebeurt als de datakwaliteit instort: het verhaal lijkt nog steeds compleet, maar je weet niet zeker wat echt is.
Tegelijkertijd geeft AI ons nieuwe tools om de rommel die het erft op te ruimen door inconsistenties te signaleren. Een restaurant dat op zondag bezoekers laat zien als het gesloten is? Een gesloten winkelcentrum ineens weer ‘levendig’? Dit zijn de patronen die AI kan oppikken als ze goed worden getraind.
Geen enkel bedrijf kan dit probleem echter alleen oplossen. Gegevensintegriteit is afhankelijk van elke schakel in de keten, van verzamelaars en aggregators tot analisten en eindgebruikers, die verantwoordelijkheid nemen voor hun bijdragen. Vooruitgang zal niet voortkomen uit meer data, maar uit een grotere transparantie over de data die we al hebben.
Kwaliteit boven kwantiteit
We kunnen er niet langer van uitgaan dat meer data automatisch betere data betekent, en dat is oké.
De focus moet verschuiven van het verzamelen van alles naar het beheren van wat belangrijk is, waardoor zeer betrouwbare datastromen ontstaan die kunnen worden geverifieerd. Slimmere datasets op basis van betrouwbare signalen produceren consequent duidelijkere en beter verdedigbare informatie dan bergen twijfelachtige informatie.
Veel organisaties stellen omvang nog steeds gelijk aan geloofwaardigheid. Maar de echte vraag is niet hoeveel gegevens je hebt, maar hoe ECHT En.
Het menselijke element
Het veranderen van de manier waarop mensen over data denken is moeilijker dan het veranderen van de technologie zelf. Teams verzetten zich tegen nieuwe workflows. Partners vrezen dat ‘minder’ betekent dat ze de zichtbaarheid of controle verliezen. Maar kleinere, slimmere datasets onthullen vaak meer dan grotere ooit zouden kunnen, omdat de signalen die ze bevatten reëel zijn.
Maar zodra het vertrouwen verloren is, verliezen intuïties hun waarde. Het opnieuw opbouwen van dat geloof door middel van transparantie, validatie en samenwerking is net zo cruciaal geworden als de algoritmen zelf.
AI zal het dataprobleem niet uitwissen; het zal het vergroten. We moeten gedisciplineerd genoeg zijn om de signalen van de ruis te scheiden en zelfverzekerd genoeg om toe te geven dat meer niet altijd beter is.
Omdat het echte voordeel niet over oneindige gegevens beschikt. Het is weten wat je achter moet laten.
