Zes onmisbare criteria voor betrouwbare data in AI

Van machine learning tot generatieve AI: de nieuwste ontwikkelingen in AI-technologie bieden organisaties die ze effectief inzetten ean aanzienlijk concurrentievoordeel. Deze voordelen komen echter alleen toto hun recht wanneer AI-initiatieven steunen op betrouwbare en accurate data. In ons nieuwste blog onderzoeken we hoe betrouwbare data en technologie innovatie binnen jouw organistie kunnen stimuleren.

Betrouwbare data voor betere AI-initiatieven

Organisaties doen er goed aan om voor de hoogste kwaliteit data te kiezen wanneer zij AI gebruiken voor innovatie en zakelijke transformatie. Daarnaast is het belangrijk dat de herkomst van de data bekend en vertrouwd is. Het is meestal kosteneffectiever om een externe leverancier van data en technologie te gebruiken die sterke relaties heeft met betrouwbare uitgevers. Dergelijke partners houden hun datasets actueel en voegen verrijkingen toe.

Bij het selecteren van een partner moeten organisaties letten op zes criteria om geloofwaardige en betrouwbare data te verkrijgen: 

1. Gerenommeerde bronnen.
2. Duidelijke herkomst met een link naar de oorspronkelijke bron.
3. Een datumstempel van wanneer het artikel of de inhoud is gepubliceerd en (indien mogelijk) wanneer het door de API is opgevraagd.
4. Data met tijdspannes variërend van bijna real-time updates tot een historisch archief van betrouwbare bronnen.
5. Verrijkingen om gebruikers snel en eenvoudig toegang te geven tot de informatie die het meest relevant is voor hun behoeften.
6. Bewijs van hoe de data is verzameld in overeenstemming met wettelijke, privacy- en ethische normen.

Als een organisatie transparant is over het gebruik van technologie en zich inzet voor ethische dataverzameling en -gebruik, ondersteund door sterk governance-beheer over de output van AI-tools, kan dit het vertrouwen van consumenten vergroten. Het LexisNexis Future of Work 2025-rapport onthulde dat een grotere betrouwbaarheid van outputs (60%) een topprioriteit is voor het opbouwen van vertrouwen in generatieve AI.

Het probleem (en de oplossing) van onbetrouwbare data

Sommige early adopters van AI en big data-technologieën hebben een voorsprong op hun concurrenten behaald door innovatieve manieren te vinden om hun producten en diensten te verbeteren. Maar veel organisaties hebben ook ondervonden dat te snelle implementatie van technologie zonder prioriteit te geven aan datakwaliteit heeft geleid tot juridische, financiële, reputatie- en strategische kosten. Deze kosten variëren van het verliezen van klantvertrouwen tot daadwerkelijke rechtszaken en boetes.

AI versterken met hoogwaardige data kan deze risico's overwinnen en de technologische aanpak van organisaties verbeteren op de volgende gebieden:

1. Nauwkeurigheid van resultaten
   De kracht van AI ligt in het vermogen om inzichten en voorspellingen te genereren uit grote hoeveelheden data. Als die data echter onnauwkeurig, zonder herkomst, bevooroordeeld, verouderd of onvolledig is, zullen deze problemen zich weerspiegelen in de output van AI. Dit kan leiden tot verspilde tijd en geld aan "innovaties" die niet worden ondersteund door betrouwbare data en bewijs, wat resulteert in slechte besluitvorming binnen de organisatie. Het prioriteren van accurate en betrouwbare data leidt daarom tot betere en nauwkeurigere AI-uitkomsten.
2. Verbeterde generatieve AI-reacties
   Generatieve AI-oplossingen worden als veelbelovend beschouwd voor organisaties, en alleen al de markt voor de data die in deze tools wordt gebruikt, heeft een geschatte waarde van $2,5 miljard, volgens Business Research Insights. Maar als generatieve AI-tools worden gevoed met onbetrouwbare data, ontstaat het aanzienlijke risico van AI-hallucinaties, waarbij een model een reactie genereert die niet gebaseerd is op de trainingsdata of de gegeven prompt. Een Retrieval-Augmented Generation (RAG)-aanpak met betrouwbare data uit originele bronnen kan organisaties helpen dit probleem te overwinnen. Dit zorgt ervoor dat elke reactie van een tool gebaseerd is op kwaliteitsbronnen en deze citeert, zodat gebruikers zelf kunnen verifiëren dat de output geen hallucinatie is.
3. Duidelijk aangetoonde naleving
   Betrouwbare data kunnen een organisatie helpen om zijn naleving aan klanten en, cruciaal, regelgevers aan te tonen. Verschillende grote technologieorganisaties worden geconfronteerd met rechtszaken wegens het vermeend onrechtmatig scrapen van persoonlijke data van het internet zonder de juiste toestemming. Andere organisaties zijn onderworpen aan regelgevende controle vanwege vermeende schendingen van auteursrechten, intellectueel eigendom, gegevensbescherming en cyberveiligheidsregels. De beste manier om dit risico te minimaliseren, is door AI-tools te voeden met data van vertrouwde leveranciers die aantoonbaar voldoen aan alle relevante regelgeving, zowel in de manier waarop zij data verzamelen als in de toestemmingen die zij verkrijgen van uitgevers over hoe die data mag worden gebruikt.

LexisNexis® helpt organisaties te innoveren met betrouwbare data voor AI-initiatieven

LexisNexis biedt betrouwbare data om uw organisatie te helpen het innovatieve potentieel van AI te realiseren. Als een gevestigde dataleverancier met meer dan 50 jaar ervaring, heeft LexisNexis uitgebreide, langdurige – en in sommige gevallen exclusieve – contentlicentieovereenkomsten met uitgevers wereldwijd. Wij leveren data om u te helpen uw doelen te bereiken, terwijl we de intellectuele eigendomsrechten van onze licentiepartners erkennen en respecteren.

Onze API-oplossing, Nexis® Data+, stelt u in staat om onze verrijkte data te integreren in uw bestaande tools en platforms. Dit biedt een uitstekende basis voor analyses en AI-initiatieven en ondersteunt een API-first aanpak voor uw projecten en producten. Nexis Data+ biedt directe toegang tot ons uitgebreide data-universum, inclusief nieuws, juridische, organisaties-, financiële en biografische bronnen, ESG-beoordelingen, academische tijdschriften, compliance-data en meer.

Ontdek onze datasets