Mais de três quartos das organizações usam IA em pelo menos uma função de negócios. Isto mostra como as organizações reconheceram a capacidade da IA para redefinir operações e agilizar processos.
Mas mesmo com estes benefícios percebidos, a eficácia da IA depende da integridade dos dados que a impulsionam.
Vice-presidente sênior de gerenciamento de produtos da Precisamente.
As organizações estão entusiasmadas com o futuro da IA, mas muitos benefícios tangíveis ainda não foram alcançados. Garantir a qualidade ideal dos dados e práticas sólidas de governança de dados como parte de uma estratégia sólida de integridade de dados é fundamental para aproveitar totalmente os recursos de IA e evitar erros dispendiosos.
Estabelecer uma forte mentalidade de qualidade e governança em toda a organização também é fundamental, pois é necessário haver clareza em torno de políticas, funções e objetivos gerais de negócios.
Qualidade de dados: alcançando precisão e confiabilidade
Entre estas principais práticas de integridade de dados, a qualidade dos dados pode muitas vezes ser um grande desafio. Embora a IA afete 60% dos programas de dados das organizações, apenas 12% relatam ter dados de qualidade e acessibilidade suficientes para implementar uma IA eficaz.
Isto destaca a necessidade urgente de investimentos estratégicos na gestão da qualidade dos dados.
A IA é tão forte quanto os dados por trás dela: dados incompletos, imprecisos ou desatualizados podem prejudicar até mesmo os modelos de linguagem grande (LLMs) mais sofisticados. Isso torna a personalização crucial ao criar recomendações estratégicas ou fornecer experiências personalizadas ao cliente.
Ao aproveitar dados de baixa qualidade, as empresas correm o risco de atrasar a tomada de decisões, aumentar os custos e, consequentemente, a insatisfação dos clientes.
Por exemplo, os algoritmos usados em serviços de streaming dependem de dados demográficos específicos dos clientes (como idade, localização e preferências) para fornecer recomendações relevantes que constroem a confiança do usuário.
No entanto, quando os dados não são precisos, criam sugestões distorcidas que não atendem às expectativas do cliente. Como resultado, é essencial garantir a precisão, atualidade e fiabilidade dos dados. Sem dados bem selecionados, os modelos de IA não gerarão os insights valiosos necessários para a inovação e o crescimento.
Embora não haja duas organizações que enfrentem os mesmos desafios, muitas enfrentam problemas subjacentes semelhantes. Isto significa coletar entradas duplicadas de múltiplas fontes ou armazenar dados genéricos que – mesmo que corretos – não têm valor.
Ao incorporar processos de validação automatizados que comparam os dados recebidos com benchmarks do mundo real, as organizações podem garantir que seus dados permaneçam confiáveis, valiosos e prontos para uso. Isto leva a decisões mais sólidas baseadas em dados, a uma melhor relação custo-eficácia e a melhores fluxos de receitas.
A importância de uma forte governança de dados
Dados fiáveis e precisos também devem ser apoiados por um quadro de governação forte que garanta a conformidade com as regulamentações em evolução.
No cenário tecnológico atual, organizações em todo o mundo estão a gerir leis de dados cada vez mais complexas, incluindo a evolução dos compromissos do RGPD e alterações legislativas recentes, como a Lei da UE sobre IA e a Lei de Dados (Utilização e Acesso).
Embora sejam concebidos para abordar os riscos emergentes associados à IA e à gestão de dados, também representam um desafio significativo.
A solução é uma governação de dados eficaz – ajudando as organizações a compreender os seus dados, onde estão armazenados, quem os possui e como estão a ser utilizados. Precisa estar no centro de uma estratégia bem-sucedida de adoção de IA. Sem sistemas adequados de governança de dados, as organizações não podem cumprir os regulamentos éticos e de privacidade.
De uma perspectiva prática, uma abordagem abrangente à governação de dados é fundamental para a gestão de múltiplos sistemas internos. Combinar e utilizar dados de múltiplas fontes muitas vezes cria complicações devido a diferenças de formatos, padrões e níveis de qualidade.
Uma governança forte permite análises avançadas e tomadas de decisão baseadas em IA para quebrar silos de dados e melhorar a eficiência operacional. Também garante que os fluxos de trabalho funcionem sem problemas e que os modelos de IA forneçam resultados confiáveis, de acordo com as políticas de privacidade e segurança.
À medida que a adoção da IA continua a aumentar, a criação de uma estratégia de governação forte nunca foi tão crucial. Os sistemas de IA dependem de vários grandes volumes de dados; a falta de precisão, consistência ou conformidade pode levar a riscos significativos, incluindo violações das regulamentações de dados.
A governança de dados fornece a estrutura necessária para garantir que os dados de origem sejam precisos, relevantes e compatíveis.
Ao estabelecer uma estrutura sólida de governança de dados, as organizações podem aproveitar efetivamente dados críticos para obter insights, tomadas de decisão e relatórios mais precisos baseados em IA.
As organizações que priorizam iniciativas de governança de dados relatam inúmeros benefícios: 58% já observaram melhorias na qualidade dos dados, melhores insights e análises. Como resultado, a adoção continua a aumentar; hoje, 71% das organizações operam com um programa definido de governança de dados.
A maturidade da verdadeira governação de dados exige que as empresas vão além dos padrões da indústria. Reconhecer a conformidade como uma etapa permitirá que as empresas projetem estruturas exclusivas de tomada de decisões de dados que se alinhem com seus objetivos, design organizacional e cultura exclusivos.
Isto não só demonstra um forte julgamento ético e consciência comercial, mas também demonstra uma excelente liderança em dados.
Benefícios da implementação da observabilidade de dados para gerenciamento de dados em tempo real
Independentemente da qualidade dos dados e dos quadros de governação, é essencial implementar ferramentas para garantir continuamente que os dados são fiáveis e precisos. À medida que os ecossistemas de dados continuam a crescer em tamanho e complexidade, a monitorização em tempo real é fundamental para evitar dados inválidos e incompletos.
As ferramentas de observação de dados abordam esse desafio examinando proativamente os pipelines de dados para encontrar anomalias e inconsistências.
Técnicas de IA e aprendizado de máquina (ML) monitoram os dados e detectam padrões inesperados que comprometem o desempenho do modelo de IA. Por exemplo, se uma organização normalmente recebe 10.000 novos registros de clientes por dia, mas isso muda para 1.000 ou 100.000 usuários, isso indica um problema significativo de dados.
As ferramentas de observabilidade sinalizam anomalias e intervêm precocemente para resolver esta situação questionável antes que afete a precisão do modelo. Eles garantem que as transformações de dados (incluindo enriquecimento ou normalização) sejam executadas corretamente para preservar a integridade dos dados em toda a organização.
É claro que o caminho de cada organização para alcançar o sucesso da IA é diferente. Ao adotar estruturas oficiais de integridade de dados, as organizações podem definir a padronização dos dados, estabelecer processos de garantia da qualidade dos dados a longo prazo e implementar ferramentas de observação de dados que suportam a monitorização em tempo real.
Construindo uma cultura de excelência em dados para o sucesso no longo prazo
Para garantir que todo o valor da IA seja desbloqueado, as organizações devem priorizar a qualidade, a governação e a observabilidade, além de se concentrarem em estratégias de integridade, integração e enriquecimento de dados. Estes elementos são essenciais para a criação de uma IA fiável e confiável e não devem ser considerados opcionais.
Ao seguir estas etapas, as organizações podem aproveitar ao máximo a IA para personalizar com precisão a jornada do cliente, facilitar a tomada de decisões mais inteligentes e fortalecer a eficiência operacional.
Ao priorizar e compreender todos os elementos da integridade dos dados, as organizações podem transformar a sua maturidade de IA e impulsionar a competitividade num mundo orientado por dados.
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