En nyligen publicerad artikel i Harvard Business Review belyser ett kritiskt problem: generalistisk AI har ofta svårt inom vården eftersom den saknar kontext, nyanser och specialiserad kunskap. Modeller kan läsa diagram, men ändå misstolka vad nyckelsignaler faktiskt betyder i praktiken. Slutsatsen är tydlig: AI behöver inte bara mer data, utan högkvalitativ, validerad och domänmedveten data. Utan stark datainfrastruktur kan även kraftfulla modeller ge upphov till farliga fel. Det är här nya infrastrukturlager spelar roll. Distribuerade ekosystem som Perceptron syftar till att stödja miljöer där data, modeller och utdata kontinuerligt kan utvärderas, valideras och förbättras. AI:s framtid kommer inte att avgöras enbart av tillgången till modeller, utan av kvaliteten på datan bakom dem och de system som används för att verifiera dem. 🔗Källa: