Det kan virke meget uoverskueligt at finde den rette balance mellem udgifter til datarensning og de fejl, som kunstig intelligens kan lave. For at måle dette skal man først forstå, hvad fejlene koster i praksis. En AI-fejl kan føre til dårlige beslutninger, tabt omsætning eller i værste fald juridiske problemer og dårligt omdømme.
Du kan måle effekten ved at sammenligne to ting: De direkte omkostninger ved databehandling og de potentielle tab ved fejlbehæftet AI. En god metode er at beregne den fejlrate, din AI har i dag, og gange det med de økonomiske konsekvenser af hver fejl. Hvis du ved, at én forkert AI-beslutning koster din virksomhed 10.000 kroner, kan du nemt se værdien af at investere i data, der reducerer denne fejl med fiks et par procent.
Ved at bruge nøgletal som datakvalitetsindeks og sammenholde dem med reduktionen i fejlrater, får du et klart billede af din investering. Målet er at finde det punkt, hvor hver ekstra krone brugt på datakvalitet sparer virksomheden for endnu flere penge i AI-relaterede fejl og korrektioner.
