How and where to start an Artificial Intelligence Project

Data as critical key to success

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This question may seem very obvious, but after reading our previous post about all the possibilities that AI offers for a distribution company, it is reasonable to question where it is best to start, as everything at once is not approachable.

The answer to this question will not only be marked by the strategic objectives that the company may have but by something much more technical and fundamental: The data. When choosing the AI project we want to develop, we must ask ourselves: Do I have my data ready to be exploited through artificial intelligence?

The quality of the data is the basis for the success of any AI project applied to a specific business.

Why is data so critical?

If this premise is not met, the application of AI will not be effective, and it will most likely waste time and increase costs. Data is the food for AI models. Without data or with poor-quality data, models cannot adequately respond to the challenges they face. The quality and quantity of data directly impact the accuracy and predictive ability of models. Insufficient, incomplete, or biased data can lead to erroneous results and wrong decisions.

Let's, therefore, see what data quality means.

Characteristics of Data Quality

1. Accuracy: Data must be accurate and free of errors. Incorrect information can lead to the creation of models that make inaccurate predictions.

2. Completeness: Make sure there is all the data. Incomplete data sets can bias results and limit the model's ability to find patterns that allow reliable answers.

3. Consistency: Data should be consistent over time and between different sources. Inconsistency can confound the model and reduce its effectiveness.

4. Relevance: Data must be relevant to the problem being addressed. Irrelevant data can add noise and complicate the model's learning process.

5. Currency: Data must be up to date. Outdated information can lead to inaccurate results and, therefore, wrong decisions.

Steps to Ensure Quality Data

1. Data Collection:

   • Diverse Sources: Collect data from multiple sources to ensure a broad perspective and avoid bias.

   • Appropriate Methodologies: Use specific methods or tools for each type of data.

2. Data Cleaning:

   • Error Elimination: Detects and corrects errors or inconsistencies.Develops as many algorithms as necessary to normalize and improve.

   • Missing data handling: Assume how to deal with missing data by removing it or imputing specific values. This will be an iterative process to see how our decision impacts the outcome.

3. Data Transformation:

   • Normalization: Adjusting the data to follow a familiar pattern makes the model's understanding easier.

   • Database type selection: Depending on our data typology, the model used, and the project's specific purpose, we may need to transform our database into vector representations.

4. Validation and Verification:

   • Data segmentation: In the early stages of project validation, it is highly desirable to segment the data to evaluate the performance and quality of the model results in a time and resource-efficient way.

   • Continuous evaluation: It is necessary to continuously monitor the quality of the model results. In another newsletter, we will discuss this part in detail and explore the components of an IA system more deeply.

Benefits of Investing in Quality Data

1. Better Model Performance: Models fed and fed back with high-quality data are more accurate and reliable.

2. Reduced Bias: Quality data helps minimize bias in the model, leading to more accurate results.

3. Informed Decision Making: If the results are more accurate, organizations can make better decisions, thus improving operational efficiency and, above all, the ROI of the IA project.

4. Adaptability and Evolution: Updating data on an ongoing basis allows IA models to adapt to changes in the environment entirely. In this way, they will provide answers aligned with the solutions needed at any given time.

These conclusions are drawn from our experience in these months of working with our first IA projects. Surprisingly, we have had to do much data engineering work to obtain quality results. Our first approach in a product recommendation project did not give the expected results. That was when we realized that the problem was not in the model but mainly in the quality of the data we fed it with. With further in-depth work on the data, the quality of the response started to improve dramatically.

If you want to add to this insight, feel free to leave your comments here.

Cómo y por dónde empezar un proyecto de Inteligencia Artificial  

Esta pregunta podría parecermuy obvia, pero solo con leer nuestro post anterior sobre todas las posibilidades que ofrece la AI para una compañía de Distribución Logística, es totalmente razonable cuestionarse por donde es mejor empezar, ya que todo a la vez no es abordable. 

En mi experiencia, la respuesta a esta pregunta no solo va a venir marcada por los objetivo estratégicos que pueda tener la compañía, sino por algo mucho más técnico y básico: Los datos. A la hora de escoeger el proyecto de AI que queremos desarrollar, la pregunta clave que nos debemos formular es: ¿Tengo preparados mis datos para una explotación mediante inteligencia articial de los mismos? 

La base del éxito de cualquier proyecto de Inteligencia Artificial aplicada a un negocio en concreto, reside en la calidad de sus datos. 

¿Por qué los datos son tan vitales?

Si no se cumple con esta premisa, la aplicación de la IA no va a resultar efectiva y con toda probabilidad se perderá el tiempo y se dispararán los costes. Los datos son el alimento para los modelos de IA. Sin datos o con datos de mala calidad, los modelos no pueden responder adecuadamente a los retos a los que se les enfrenten. La calidad y cantidad de los datos impactan directamente en la precisión y la capacidad predictiva de los modelos. Datos insuficientes, incompletos o sesgados pueden llevar a resultados erróneos y decisiones equivocadas.

Vamos a ver por tanto que se entiende por Datos de Calidad.

Características de Datos de Calidad

1. Precisión: Los datos deben ser exactos y libres de errores. Información incorrecta puede llevar a la creación de modelos que hagan predicciones inexactas.

2. Completitud: Asegúrate de que no falten datos. Los conjuntos de datos incompletos pueden sesgar los resultados y limitar la capacidad del modelo para encontrar los patrones que permitan respuestas fiables. 

3. Consistencia: Los datos deben ser coherentes a lo largo del tiempo y entre diferentes fuentes. La inconsistencia puede confundir al modelo y reducir su eficacia.

4. Relevancia: Los datos deben ser pertinentes al problema que se está afrontando. Datos irrelevantes pueden añadir ruido y complicar el proceso de aprendizaje del modelo.

5. Actualización: Los datos deben estar actualizados. La información obsoleta puede llevar a resultados inexactos y por tanto decisiones erróneas.

Pasos para Garantizar Datos de Calidad

1. Recolección de Datos:

   • Fuentes Diversas: Recolecta datos de múltiples fuentes para asegurar una perspectiva amplia y evitar sesgos.

   • Metodologías Adecuadas: Utiliza métodos o herramientas específicas para cada tipo de datos 

2. Limpieza de Datos:

   • Eliminación de errores: Detecta y corrige errores o inconsistencias.Desarrolla cuantos algoritmos sean necesarios para normalizar y mejorar. 

   • Manejo de datos faltantes: Hay que asumir como tratar los datos faltantes, ya sea eliminándolos o imputando ciertos valores. Esto será un proceso iterativo para ver como impacta nuestra decisión en el resultado. 

3. Transformación de Datos:

   • Normalización: Ajusta los datos para que sigan un patrón común, facilitando al modelo su comprensión sobre los mismos.

   • Selección del tipo de base de datos: Dependiendo de nuestra tipoogía de datos, el modelo utilizado y el propósito específico del proyectos, es posible que necesitamos transformar nuestra base de datos en representaciones vectoriales.

4. Validación y Verificación:

   • Segmentacion de los datos: En las etapas temprandas de la validación del proyecto es muy conveniente segmetnar los datos para evaluar el rendimiento y la calidad de los resultados del modelo de forma eficiente en tiempo y recursos.

   • Evaluación Continua: Es necesario monotirizar continuamente la calidad de los resultados del modelo. En otro newsletter profundizaremos en los componente de un sistema de AI y hablamos con detalle de esta parte. 

Beneficios de Invertir en Datos de Calidad

1. Mejor Rendimiento del Modelo: Los modelos alimentados y. retroalimentados con datos de alta calidad, son más precisos y fiables.

2. Reducción de Sesgo: Los datos de calidad ayudan a minimizar el sesgo en el modelo, lo que conduce a resultados más precisos. 

3. Toma de Decisiones Informadas: Si los resultados son más precisos, las organizaciones pueden tomar decisiones más acertadas, mejorando así la eficiencia operativa y sobre todo el retorno de la inversión del proyecto de AI.

4. Adaptabilidad y Evolución: La actualización de los datos de forma permanente permite que los modelos de AI se adapten completamente a los cambios en el entorno. De esta forma, ofrecerán respuestas alineadas con las soluciones que se necesitan en cada momento preciso.

Esta conclusiones se provienen de nuestra experiencia en estos meses de trabajo con nuestros primeros proyectos de AI. Para nuestra propia sorpresa, hemos tenido que realizar un trabajo de Ingenería de Datos muy importante para poder obtener resultados de calidad. Nuestra primera aproximación en un proyecto de recomendación de producto, no daba los resultados esperados. Y ahí fue cuando nos dimos cuenta que el problema no estaba en el modelo, sino principalmente en la calidad de los datos con que lo alimentamos. Con un trbajo posterior muy profundo sobre dicho datos, la calidad de la respuesta empezó a mejorar notoriamente. 

Si quieres añadir algo a esta visión, no dudes en dejar tus comentarios aquí mismo.