AI: waarom LLMs niet geschikt zijn voor datavalidatie

Samenvatting

AI: waarom LLMs niet geschikt zijn voor datavalidatie
AI-gestuurde datavalidatie is niet geschikt voor financiële gegevens, omdat determinisme in dataverwerking cruciaal is.

AI: waarom LLMs niet geschikt zijn voor datavalidatie

Recent zijn er herhaaldelijk voorstellen gedaan om generatieve AI, zoals LLM's, toe te passen voor datavalidatie en schema-evolutie. Echter, in de context van dataverwerking, met name voor financiële gegevens, is het onacceptabel om te vertrouwen op modellen die probabilistische uitkomsten genereren. Het artikel benadrukt dat determinisme essentieel is voor het succes van datapijplijnen, en dat een "hallucinatiepercentage" van één procent onaanvaardbaar is.

Waarom dit belangrijk is

Voor BI-professionals betekent deze discussie rond LLM's dat er sterke grenzen zijn aan het gebruik van AI in kritieke datatoepassingen. De vraag naar betrouwbaarheid in datavalidatie en gegevenskwaliteit blijft de trend dat professionals meer conservatief omgaan met AI-technologieën. Het onderstreept ook de noodzaak voor verdere ontwikkeling van specifieke tools die wel geschikt zijn voor deze taken, in plaats van blindelings AI-technologieën toe te passen.

Concrete takeaway

BI-professionals moeten zich bewust zijn van de risico's van het toepassen van generatieve AI voor datavalidatie en zoeken naar oplossingen die deterministische uitkomsten bieden, vooral in financiële omgevingen.