Para onde quer que você olhe, a conversa sobre IA carrega a mesma mensagem: o sucesso depende de bons dados. Tornou-se o mantra de todas as salas de reuniões e palcos de conferências.
As empresas investem milhões na limpeza, marcação e organização de dados, na esperança de que, uma vez bem feito, a transformação da IA seguirá.
Mas esta crença está incompleta. A limpeza e coleta de dados é a etapa zero. Sem a engenharia, a arquitetura e os benefícios operacionais necessários para utilizá-lo, mesmo o conjunto de dados mais limpo não impulsionará o negócio.
Diretor de Produto e Tecnologia da CBTS.
De acordo com uma pesquisa do Gartner, 63% das organizações não possuem ou não sabem se possuem boas práticas de gerenciamento de dados para IA.
Mas mesmo que as empresas não saibam por onde começar a transformação dos dados em IA, existe uma estratégia simples que qualquer organização pode utilizar para impulsionar os resultados do negócio.
Por que o progresso para no passo zero?
O progresso pára quando há uma lacuna entre as camadas de dados e a ativação: estratégia, engenharia, modernização, visualização e prontidão. Algumas organizações elaboram uma estratégia de dados ambiciosa que nunca está vinculada a resultados de negócios mensuráveis.
Outros coletam e armazenam grandes quantidades de informações sem um plano de como elas fluirão entre os sistemas. Na maioria dos casos, torna quase impossível modernizar a antiga infraestrutura de TI, enquanto grupos de dados permanecem negligenciados pelos decisores.
As lacunas nos conjuntos de habilidades ou na experiência são outra barreira. As empresas podem ter analistas de dados que possam interpretar painéis, mas carecem de engenheiros e arquitetos de dados que possam construir pipelines e estruturas de governança que produzam insights confiáveis e escaláveis. Quando há falta de talentos disponíveis, as organizações ficam presas no meio do processo.
Isto bloqueia mais do que uma compreensão mais profunda dos números; está impedindo a inovação nessas empresas. Quase metade dos executivos num inquérito realizado pela IBM afirmou que as preocupações com os dados continuam a ser uma barreira à adoção da IA por parte das suas organizações.
Quando as equipes não podem confiar nos seus próprios dados, não podem usá-los como base de uma estratégia de IA, mesmo quando há pressão superior. A IA pode ser a coisa brilhante sobre a qual todos querem falar, mas é a coisa “chata” que a faz funcionar.
Transformando dados em resultados reais de negócios
Corrigir esta situação não significa necessariamente contratar um departamento inteiro de pessoas valorizadas ou investir em dezenas de novas ferramentas de dados, mas exige mudar a forma como as organizações pensam sobre a preparação. A verdadeira prontidão começa quando as operações de dados são projetadas tendo em mente os resultados de negócios.
As empresas que amadurecem nesta área tomam a engenharia e a arquitetura como disciplina de negócio. Eles definem a propriedade clara dos caminhos dos dados, estabelecem a governança desde o início e modernizam a infraestrutura para que os dados possam ser movidos de forma segura e eficiente.
Depois que essas peças estiverem no lugar, os resultados do negócio virão. Em algumas organizações, a conexão dos dados de produção e manutenção reduziu os ciclos de inatividade e aumentou o rendimento – a verdadeira recompensa para os sistemas que finalmente podem se comunicar.
Noutros casos, a consolidação dos dados financeiros e operacionais eliminou licenças de software duplicadas e reduziu os custos de infraestrutura. Isso pode resultar em economias de dezenas de milhares de dólares por mês. A visibilidade impulsiona essas economias.
O risco também é significativamente reduzido quando a governança e a observabilidade são incorporadas nas operações diárias. Os líderes confiam no que veem e podem demonstrar a integridade de cada decisão. Quando os dados fluem juntos, permite que as organizações identifiquem vulnerabilidades de forma proativa e reduzam significativamente a probabilidade de uma violação de segurança cibernética.
Embora muitas empresas tentem reunir essas camadas internamente, a maioria acaba percebendo que precisa de um parceiro que possa orientar todo o processo – desde a estratégia até a arquitetura, a modernização e a preparação para IA. O parceiro certo traz a estrutura, o talento e os processos repetíveis que transformam a prontidão em resultados.
A velocidade prevalece sobre o tamanho
Quando as organizações têm esta base, podem passar rapidamente da visão à execução. Organizações menores com arquiteturas de dados modernas já estão superando concorrentes muito maiores, pressionados por sistemas legados. Quando os dados fluem livremente, as decisões são tomadas mais rapidamente, as previsões são mais precisas e a automação é agravada.
A alfabetização em IA agora é uma aposta decisiva. A execução da IA é o que separa as empresas que prosperam dos projetos que fracassam. Na corrida pela transformação da IA, os vencedores não terão a maior quantidade de dados; serão eles que saberão construir o carro mais rápido e conduzi-lo até a linha de chegada.
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