IP 및 R&D에서 AI의 성공과 실패를 좌우하는 데이터 품질
많은 팀은 AI를 R&D와 IP 워크플로에 통합하기 위해 서두르다 보니 이러한 도구를 구동하는 데이터를 충분히 조사하지 못하고 있습니다.
AI 시스템은 허공에서 통찰력을 끌어내지 않습니다. 문제를 해석하고, 결정을 내리고, 결과를 생성하기 위해 훈련 데이터에 의존합니다. 생명 과학, 재료, 첨단 제조와 같은 과학이 집중된 분야에서는 해당 데이터의 품질이 전부입니다. 일반 웹 콘텐츠에서 훈련된 AI 도구는 명확하지 않은 선행 기술 위험을 발견하거나 틈새 연구 논문에 숨겨진 획기적인 화합물을 식별하는 데 도움이 되지 않습니다.
데이터가 정확하지 않고, 도메인에 특화되어 있지 않고, 지속적으로 업데이트되지 않는다면, 가장 강력한 AI조차도 그저 또 다른 시끄러운 도구가 될 뿐입니다. 빠르지만 유용하지는 않습니다. 혁신 팀의 경우, 이는 전략적 문제입니다. 결함이 있는 입력에 고위험 R&D 또는 IP 결정을 기반으로 할 때 그 결과가 전체 파이프라인에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.
데이터 품질이 중요한 이유
R&D 팀의 경우, 잘못된 데이터에서 AI를 실행하는 데에는 실제 위험이 있습니다. Anaconda의 조사에 따르면 데이터 과학자들은 시간의 45 % 데이터 준비(데이터 세트 로딩, 정리 및 구조화)에 대한 노력에도 불구하고 데이터 품질 문제는 여전히 널리 퍼져 있습니다. 2022년 설문 조사에서 조직의 77 % 이러한 문제로 어려움을 겪고 있다고 보고했습니다. McKinsey는 데이터 거버넌스를 AI 도입에 대한 가장 간과된 장벽 중 하나로 지적했으며 Gartner는 데이터 품질이 좋지 않으면 조직에 평균적으로 다음과 같은 비용이 발생한다고 추정합니다. 매년 $ 15 백만. 이러한 비효율성은 팀의 속도를 늦출 뿐만 아니라 제품 출시를 지연시키고, IP 출원을 탈선시키고, 값비싼 실수의 위험을 증가시킬 수 있습니다.
IP 영역에서 약하거나 오래된 데이터 세트는 선행 기술을 놓치거나, 운영의 자유에 대한 평가가 잘못되었거나, 심지어 의도치 않은 침해를 의미할 수 있습니다. 이러한 문제는 "스마트" 도구로는 사후에 수정할 수 없습니다. 특허에서 출판물, 내부 기록에 이르기까지 IP 관련 데이터의 순수한 양이 빠르게 증가하고 있습니다. 발견을 가속화하는 대신 병목 현상이 되고 있습니다.
R&D와 IP와 같은 고위험 도메인에서 AI의 효과성은 무엇보다도 한 가지, 즉 고품질의 도메인별 데이터에 달려 있습니다. 이것이 없다면 최고의 AI 모델조차도 팀을 잘못된 방향으로 이끌 수 있습니다.
잘못된 데이터로 인해 발생할 수 있는 문제
AI 시스템이 불완전하거나 오래되었거나 관련성이 없는 정보로 훈련되면 신뢰할 수 있는 통찰력을 생성할 수 없습니다. 그리고 R&D 및 IP와 같은 고위험 도메인에서 이러한 신뢰할 수 없음은 비용이 많이 드는 방식으로 나타납니다.
예를 들어, AI 도구가 오래되거나 좁은 특허 데이터 세트를 사용하여 선행 기술 검색을 수행하는 경우 새로운 출원을 무효화하는 선행 기술 참조를 놓칠 수 있습니다. 즉, 팀이 소송에 노출되거나 개발 시간이 낭비될 수 있습니다. 한 연구에 따르면 특허 심사관의 39% 평가에서 비특허 문헌에 의존합니다. 이는 제네릭 AI 도구가 종종 간과하는 출처입니다. 제약 및 바이오 기술 분야에서는 잘못된 데이터가 임상 개발을 방해할 수 있습니다.
데이터 품질이 좋지 않으면 심각한 규제 위험도 발생합니다. FDA는 계속해서 데이터 무결성 위반을 다음과 같이 언급합니다. 경고 편지의 주요 원인 임상 및 제조 환경 전반에서. 즉, 일관되지 않은 항목, 누락된 메타데이터 및 수동 오류는 심각한 책임이 될 수 있습니다. 이러한 위험은 제품 출시 지연, 감사 실패, 기회 놓침 및 자신감이 있지만 조용히 잘못된 AI 출력으로 이어질 수 있습니다.
역설은 나쁜 데이터가 나쁜 결정을 좋게 보이게 할 수 있다는 것입니다. 똑똑한 시스템을 구동하는 결함 있는 정보는 거짓된 자신감을 만들어냅니다. 침묵이나 모호함보다 감지하기 훨씬 어렵습니다.
R&D와 IP에서 강력한 데이터의 모습
고품질 데이터는 맥락을 인식하고 도메인에 특화되어 있으며, 액션을 위해 설계되었습니다. R&D 및 IP 팀의 경우, 이는 기술 도메인의 언어, 구조 및 뉘앙스를 반영하는 데이터를 의미합니다. 재료 과학의 "작곡"과 음악의 "작곡"의 차이를 이해하는 데이터 세트가 필수적입니다.
강력한 데이터는 또한 다국어, 구조화되어 있으며 지속적으로 새로 고쳐집니다. 특허, 비특허 문헌, 임상 시험 데이터, 규제 제출, 스타트업 공개 및 실험 결과를 망라하며, 모두 맥락을 보존하는 방식으로 함께 엮어집니다. 또한 기술적 엣지 케이스를 포착합니다. 각주의 모호한 화학 화합물, 오래된 FTO 보고서의 2차 사용 사례, 재료 과학 특허와 약물 전달 혁신의 중복. 이 수준의 세부성이 중요합니다.
한 연구에 따르면 하버드 비즈니스 리뷰, 오직 기업의 데이터의 3% 완전성, 일관성, 적시성에서 기본 품질 기준을 충족했습니다. 그러나 이러한 격차는 중요한 통찰력이 숨겨진 곳이며 AI가 일반적이고 구조화되지 않은 입력에 대해 학습할 때 종종 실패하는 곳입니다.
IP 팀의 경우, 이는 일관된 메타데이터가 있는 최신 글로벌 특허 데이터베이스에 대한 액세스를 의미합니다. R&D 팀의 경우, 이는 익숙하지 않은 형식이나 용어로 출판된 경우에도 여러 학문 분야에서 관련 연구를 표면화하는 것입니다. 그리고 두 팀 모두 의사 결정을 촉진하기 위해 구축된 데이터를 의미합니다.
혁신 워크플로에서 데이터 품질을 보장하는 방법
그러면 어떻게 분산된 원시 정보를 실제 의사 결정을 뒷받침하는 AI 지원 데이터로 전환할 수 있을까요?
1. 소스 도메인별, 기계가 읽을 수 있는 데이터
우선, 여러분의 팀은 일반적인 엔터프라이즈 데이터 세트에 의존하거나 공개 웹 콘텐츠를 스크래핑하는 것을 피해야 합니다. 이러한 소스는 종종 기술 도메인에 필요한 뉘앙스, 구조 및 구체성이 부족합니다. 대신, 특허 출원, 보조금 공개, 과학 문헌, 제품 문서 및 스타트업 활동과 같이 혁신을 위해 특별히 제작된 큐레이션된 데이터 피드를 우선시하세요. 이러한 데이터 세트는 기계가 읽을 수 있도록 구문 분석, 정규화 및 구조화되어야 하므로 모델이 이를 이해하고 조치할 수 있습니다.
2. 메타데이터와 컨텍스트를 포함한 구조
모델을 프롬프트하기 전에 데이터 하우스를 정리하는 것이 중요합니다. Gartner는 GenAI 프로젝트의 30%가 버려질 것이다 2025년 말까지 개념 증명을 완료하는 것이 목표입니다. 모델이 작동하지 않기 때문이 아니라 기반 데이터가 적절하게 구조화, 레이블 지정 또는 관리되지 않았기 때문입니다.
AI가 지저분하고 모호한 입력에 대해 훈련을 받으면 지저분하고 모호한 출력이 생성되어 환각과 법률 및 R&D 팀이 감당할 수 없는 값비싼 실수가 발생합니다. 첫날부터 메타데이터와 컨텍스트를 올바르게 얻는 것이 화려한 프로토타입과 실제로 프로덕션에서 신뢰할 수 있는 시스템을 구분하는 것입니다.
데이터 품질을 보장하기 위한 실용적인 전략은 다음과 같습니다.
- 산업별 분류법을 사용하여 기술 문서를 구성합니다.
- 새로운 데이터의 지속적인 수집 및 정리를 위한 파이프라인 구축
- 규정 준수뿐만 아니라 AI 성능 지원을 위해 내부 데이터 거버넌스에 투자하세요.
- 일반적인 용도의 AI 툴링보다는 구조화된 과학 및 IP 데이터를 전문으로 하는 공급업체와 협력하세요.
3. 피드백 루프를 통합합니다.
강력한 AI 시스템은 시간이 지남에 따라 더 똑똑해집니다. 하지만 루프를 닫을 때만 그렇습니다. 혁신 팀은 어떤 출력이 표적에 맞았는지, 어떤 출력이 완전히 빗나갔는지, 그리고 그 이유가 무엇인지 적극적으로 모니터링해야 합니다. 모델이 주요 선행 기술 참조를 간과했습니까? 관련 없는 논문을 표면화했습니까? 기술 용어를 잘못 해석했습니까? 그러한 미스를 데이터 큐레이션 프로세스에 다시 피드백합니다.
여기에는 특정 필드에 레이블을 지정하는 방법, 분류법 강화 또는 재처리를 위한 문서 플래그 지정이 포함될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 루프는 AI가 과거의 실수를 피할 뿐만 아니라 도메인의 뉘앙스에 더 잘 적응하는 데 도움이 됩니다. 정밀도가 높아지고 신뢰가 쌓입니다.
이야기의 교훈? 당신이 선택하는 데이터는 당신이 만드는 AI입니다
출력 계층에 집중하기 쉽습니다. 도구가 무엇을 생성할 수 있는지, 얼마나 빨리 실행되는지, 얼마나 똑똑해 보이는지 말입니다. 하지만 과학, 기술, IP 분야에서 일하는 팀에게는 그게 충분하지 않습니다. 진짜 차별화 요소는 알고리즘 뒤에 있는 데이터 세트입니다.
혁신 워크플로에서 데이터가 부족하면 AI 도구가 무의미하고 오해의 소지가 있거나 완전히 잘못된 결과를 표면화할 수 있습니다.
Patsnap은 이를 해결하기 위해 구축되었습니다. 당사의 독점적 혁신 데이터 세트는 180억 XNUMX천만 건 이상의 특허, 과학 문헌, 실험 결과 및 상업 활동을 포괄하며, 의사 결정을 위해 표준화되고 맥락화되고 목적에 맞게 구축되었습니다. 이것이 최고의 IP, R&D 및 혁신 팀이 당사의 도구를 신뢰하는 이유입니다. 속도뿐만 아니라 정밀성 때문입니다.
AI 도구가 유용한 통찰력을 제공하지 못한다면, 먼저 해당 도구가 기반으로 하는 데이터를 살펴보세요.
