Gestão de Dados: A Base Inegociável para o Sucesso da IA

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A IA está em TODA PARTE e, por isso, as organizações estão correndo para implementar soluções de inteligência artificial para obter os benefícios percebidos que ela proporciona. No entanto, como artigo recente da indústria destaques, muitas empresas estão colocando a carroça na frente dos bois – mergulhando antes de verificar a profundidade – seja qual for a metáfora que você quiser – e buscando iniciativas avançadas de IA sem primeiro estabelecer bases adequadas de gerenciamento de dados.

Os sinais de alerta são claros

O artigo cita estatísticas alarmantes de dois estudos distintos que confirmam o que nós, da Solix, temos enfatizado aos nossos clientes há anos. De acordo com esses estudos, 44% das empresas de serviços financeiros admitem que estão "armazenando dados em muitos lugares ou armazenando dados em excesso". Mais de 40% das empresas relatam que mais da metade de seus projetos de IA falham ou apresentam desempenho insatisfatório, sendo a integração de dados citada como o principal obstáculo para o sucesso da IA. Três quartos das empresas obtêm dados de mais de 500 lugares diferentes, enquanto 80% dos recursos de engenharia de dados são consumidos apenas na manutenção dos pipelines de ETL existentes.

Essas descobertas validam nossa mensagem de longa data: Sem uma gestão de dados adequada, as iniciativas de IA estão destinadas a ter dificuldades ou a falhar completamente.

Os dois imperativos: sucesso da IA ​​e conformidade regulatória

Como bem diz o artigo: "Quando se trata de encontrar a motivação adequada, existem recompensas e recompensas". A inovação em IA representa a recompensa – o enorme potencial de crescimento. A conformidade regulatória representa a recompensa – as graves consequências do fracasso. Recentemente, conversei com um especialista do setor sobre IA. O potencial de crescimento é o que faz com que as organizações sintam medo de ficar de fora (FOMO) em relação à IA: medo de ficar de fora. As desvantagens e os riscos que a IA apresenta fazem com que as organizações sintam medo de ficar de fora (FOMU) em relação à IA: medo de errar.

Na Solix, criamos nossas soluções com ambos os imperativos em mente, reconhecendo que o gerenciamento de dados não é mais opcional – é absolutamente essencial para a inovação e a conformidade.

O desafio dos dados não estruturados: um recurso inexplorado para a IA

Talvez o aspecto mais significativo, porém negligenciado, da gestão de dados seja o desafio dos dados não estruturados. Apesar de representarem até 80% de todos os dados corporativos e crescerem de 55% a 65% ao ano, os dados não estruturados permanecem amplamente inacessíveis e não utilizados na maioria das organizações. Isso inclui textos em relatórios e PDFs, planilhas, imagens, arquivos de áudio e vídeos – essencialmente todos os dados que não possuem um modelo ou esquema predefinido.
Pesquisas mostram que 60% dos líderes empresariais relatam que metade ou mais dos dados de suas organizações são considerados "escuros" – sem governança e desconhecidos. Ainda mais preocupante, um terço das organizações estima esse número em 75% ou mais. Esses dados obscuros representam não apenas oportunidades perdidas, mas também riscos significativos em termos de conformidade, segurança e eficiência operacional.

Sem classificação e governança adequadas, dados não estruturados envelhecem e se tornam obsoletos, com a maioria se tornando praticamente inativa após apenas dezoito meses. O resultado são enormes estoques de dados redundantes, obsoletos e triviais (ROT) que geram custos de armazenamento e gerenciamento, além de agregarem pouco valor. No entanto, com a IA em primeiro plano, essa situação mudou drasticamente – esses ativos de dados esquecidos agora representam um possível novo conjunto de dados crítico para melhores respostas de IA.

O caminho a seguir: preparando dados para a era da IA

Não poderíamos concordar mais com a conclusão do artigo de que "o investimento em gerenciamento de dados não é mais negociável". Na Solix, estamos comprometidos em ajudar as organizações a construir as bases de dados sólidas necessárias para o sucesso da IA ​​por meio de classificação, governança e preparação adequadas.

O primeiro passo crítico é tornar seus dados compatíveis com IA por meio de classificação e governança adequadas. Por meio de estratégias de unificação de dados e camadas semânticas de IA, podemos simplificar o acesso aos dados, melhorar a consistência e a precisão, além de aprimorar o desempenho e a confiabilidade das aplicações de IA. Essas abordagens criam uma visão unificada e favorável aos negócios dos dados, o que melhora a precisão, limita alucinações e reduz o processamento desnecessário de inferências.

As empresas que terão sucesso com a IA serão aquelas que reconhecerem essa realidade fundamental e agirem agora. A infraestrutura correta de gerenciamento de dados não apenas reduz o risco regulatório, como também cria as condições para inovação revolucionária e vantagem competitiva, liberando todo o potencial de todos os dados corporativos, especialmente os vastos estoques de informações não estruturadas que permaneceram inativos por muito tempo.
Quer você esteja apenas começando sua jornada em IA ou buscando aumentar sua taxa de sucesso com iniciativas existentes, comece avaliando seus fundamentos de gerenciamento de dados. Como as evidências mostram claramente, esta não é uma etapa que você pode se dar ao luxo de pular.

Esta postagem do blog faz referência a insights de um artigo recente da indústria destacando a conexão crítica entre gerenciamento de dados, sucesso da IA ​​e conformidade regulatória.