À medida que a adoção da IA acelera em todos os setores, as organizações correm para transformar os dados que a impulsionam. Isto porque sabemos que sem dados fiáveis, mesmo os sistemas de IA mais avançados irão falhar.
Muitas organizações estão investindo pesadamente no desenvolvimento de modelos, mas muitas vezes ignoram um problema crítico subjacente: a cegueira da IA. Este termo refere-se a organizações que não avaliaram se os seus dados são realmente adequados para utilização de IA, que os humanos confiam cegamente nos resultados da IA e que os próprios sistemas de IA não estão conscientes das lacunas e preconceitos dos dados.
Diretor de Estratégia da Qlik.
Se esses erros passarem despercebidos, podem levar a resultados incorretos, decisões erradas e, em última análise, iniciativas de IA fracassadas. As ferramentas de dados tradicionais não acompanharam o ritmo da inovação e muitas estão mal equipadas para atender às demandas específicas do aprendizado de máquina.
Como resultado, surgem lacunas de confiança. Na verdade, a nossa pesquisa mostra que apenas 42% dos executivos afirmam confiar plenamente nos insights gerados pela IA atualmente.
Para superar isso, as organizações devem garantir que estão trabalhando para preparar sua base de dados para fornecer insights e recomendações confiáveis de IA. Num mundo onde a IA pode ajudar a impulsionar tudo, desde a experiência do cliente até à interrupção da cadeia de abastecimento, o custo de confiar cegamente em dados defeituosos é demasiado elevado para ser ignorado.
Por que devemos nos preocupar com a cegueira da IA
As iniciativas de IA falham frequentemente por vários motivos, incluindo dados de má qualidade, modelos ineficientes e falta de ROI mensurável. Alimentar dados ruins em sistemas de IA leva a resultados incorretos e reforça preconceitos. Portanto, se você não pode confiar nos seus dados, não pode confiar na sua IA.
A IA continua a crescer como uma prioridade empresarial e a nossa investigação revela que 87% dos líderes empresariais consideram agora a execução da IA como uma missão crítica. À medida que a tecnologia se torna uma ferramenta fundamental para a tomada de decisões, os erros de dados podem ter consequências de longo alcance, desde um mau apoio ao cliente até atrasos no envio ou encomendas não cumpridas.
Muitas organizações acreditam que os seus dados são “bons o suficiente” para que a IA cumpra estes requisitos, sem se aperceberem das lacunas ocultas: dados incompletos, inconsistentes ou desatualizados.
Para superar a cegueira da IA e identificar lacunas e preconceitos, as empresas precisam de construir uma base de dados que seja completa, consistente e que possa ser entregue o mais próximo possível do tempo real. Sem isso, as organizações estão apostando nas decisões que tomam.
Para ser verdadeiramente valiosa, a IA requer dados contextuais, em tempo real e adequados à finalidade, e as ferramentas tradicionais não são projetadas para medir isso. Ferramentas mais antigas foram criadas para relatórios, não para aprendizado de máquina.
Como resultado, muitas vezes carecem de indicadores específicos de IA para indicar fontes tendenciosas, informações desatualizadas, linhagem de dados fraca ou pouca diversidade nos conjuntos de treinamento. Muitos desses problemas não aparecem nos painéis, mas podem tornar os resultados da IA tendenciosos ou não confiáveis.
Para garantir que os insights de IA sejam confiáveis e acionáveis, as organizações precisam de uma nova camada de inteligência confiável nos caminhos de dados. Parâmetros claramente definidos para diversidade, oportunidade e precisão são essenciais. Somente quando essas bases estiverem implementadas e a IA for construída com base nos dados corretos ela poderá ser dimensionada de forma eficaz.
As organizações precisam tomar medidas para avaliar se os seus dados estão prontos para IA. Ao fazer isso, eles ganharão visibilidade das métricas alinhadas à IA, como prontidão, integridade, pontualidade e rastreabilidade, proporcionando uma visão mais profunda sobre a confiabilidade de seus dados.
Esse bom entendimento, em última análise, nos permite ser mais competitivos no setor. Como a análise de confiança dos dados é contínua, em vez de uma auditoria única, ela permite avaliações dinâmicas e evolutivas à medida que os dados mudam.
Quais são os benefícios dos dados alimentados por IA?
A IA tem potencial transformador; se os dados que o impulsionam forem bem feitos. As empresas precisam de ser pacientes ao implementar a IA e não saltar nenhum passo para garantir que estão a receber os dados mais completos, fiáveis e oportunos.
Se a confiança nos dados for incorporada em todos os projetos de IA desde o início, as empresas poderão avançar à medida que implementam a IA e desbloquearem todo o seu valor.
Afinal, o uso da IA para a tomada de decisões começa com a obtenção dos dados básicos corretos. Se as empresas puderem garantir que os seus dados são fiáveis, construirão modelos melhores, tomarão decisões mais rápidas e ganharão a confiança duradoura dos clientes.
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