“Seus cientistas estavam tão preocupados com o fato de poderiam, não pararam para pensar se deveriam”. Embora essa famosa linha do Jurassic Park seja um lembrete pungente dos perigos da ambição sem controle, ela também pode ser aplicada à paisagem de IA em rápida evolução e evolução de hoje.
A disponibilidade convencional da IA agravou problemas com a Shadow It, à medida que os funcionários evitam cada vez mais a governança para implantar ferramentas de IA poderosas e de autoatendimento. Nesse ambiente, muitas empresas enfrentam como gerenciar o elemento de controle quando os sistemas de IA não gerenciados começam a tomar decisões de negócios críticas com base em dados não verificados e fragmentados.
Como o ambicioso parque temático de John Hammond, algumas organizações agora estão criando algo poderoso sem entender completamente os riscos ou ter medidas adequadas de contenção.
Tornou-se um negócio imperativo encontrar maneiras de garantir que os dados prontos para a AI sejam confiáveis, compatíveis e conectados perfeitamente. Aqui, exploramos as consequências não intencionais da sombra acionada pela IA e por que as empresas precisam de uma abordagem estruturada para o gerenciamento de dados para evitar erros dispendiosos.
A ascensão da sombra movida a IA
Shadow não é um novo desafio, mas a AI leva isso a um novo nível. Com tantas ferramentas generativas agora disponíveis, os funcionários podem resolver problemas, gerar conteúdo ou fazer recomendações em velocidade. Isso acontece frequentemente sem precisar de nenhum conhecimento ou aprovação técnica.
Essa velocidade é uma bênção e um risco. Em seu entusiasmo em experimentar e mover-se rapidamente, as equipes geralmente puxam dados de fontes díspares, ignorando os controles da classe corporativa em favor de correções rápidas e isoladas. Com o tempo, essas soluções de curto prazo se acumulam e as organizações ficam com uma colcha de retalhos de sistemas, modelos e idéias que não falam o mesmo idioma.
O risco não é apenas que as equipes estão duplicando esforços ou interpretando mal dados. As decisões críticas de negócios que afetam os clientes, cadeias de suprimentos, desenvolvimento de produtos e direção estratégica estão sendo tomadas cada vez mais com base em informações de isolamento não verificado. Quando os sistemas de IA que operam em dados de dados defeituosos fazem recomendações que influenciam as estratégias de crescimento, o potencial de viés ou erro multiplica exponencialmente.
Unificar e confiar em seus dados
O antídoto para esse risco crescente não é reduzir a experimentação. É para construir a base de dados correta, que suporta inovação, mantendo o contexto e a integridade.
Isso significa fornecer aos funcionários acesso a dados de alta qualidade e prontos de todos os negócios. É essencial construir uma camada harmonizada que conecte todos os aplicativos de IA de negócios e garante que todos, de desenvolvedores a tomadores de decisão, possam confiar em uma única fonte de verdade.
Essa base mantém o contexto intacto, para que toda a empresa possa ver onde, como, quando e por que os dados foram produzidos, construindo confiança e informando com precisão decisões. Quando os dados são unificados, também suporta demandas regulatórias e mantém os negócios ágeis para os requisitos futuros de conformidade.
O custo de dados em silêncio e gasto duplicado
Também há um custo -benefício significativo nisso. Quando o crescimento é a meta comercial unânime, as organizações não podem se dar ao luxo de gastar hemorragia em um cenário ineficiente de TI.
Estima -se que hoje as organizações gastem até 50% de seus orçamentos de TI em dados e análises, com uma parcela significativa disso em tentativas de harmonizar as fontes de dados desconectadas. No entanto, apesar desses esforços, muitas empresas ainda carecem de uma camada de dados contínua e unificada que une essas fontes de maneira coerente e utilizável.
Isso não é apenas ineficiente, é uma oportunidade perdida. Na era da IA, o poder dos dados não está apenas no quanto você tem, mas em quão bem está conectado. Sem uma base compartilhada, os modelos de IA correm o risco de tirar conclusões erradas ou sendo treinadas em informações desatualizadas.
Por sua vez, isso leva a pressões orçamentárias adicionais. As empresas precisam escalar com confiança a IA entre as funções, sabendo que as idéias são precisas, seguras e compatíveis.
De dados brutos aos resultados de negócios
Para passar dos dados brutos para os resultados reais dos negócios, as organizações precisam de mais do que apenas infraestrutura. Eles precisam de uma abordagem estratégica de dados e análises que suportem a tomada de decisões em todos os níveis.
Isso significa combinar novas tecnologias com os processos de negócios existentes para criar produtos de dados com curadoria enriquecida que agregam valor significativo. Significa equipar os usuários com análises avançadas, ferramentas de benchmarking e aplicativos de insights movidos a IA que podem interpretar os dados e recomendar ações.
Essa abordagem estratégica ajuda a limitar a propagação da sombra, reduzindo a necessidade de os funcionários buscarem ferramentas ou atalhos não aprovados. Ao alinhar iniciativas de dados com estruturas de governança estabelecidas e valores culturais, as organizações podem garantir consistência, conformidade e confiança nos dados que estão sendo usados. Ao mesmo tempo, cria espaço para inovação e agilidade, permitindo que as equipes se movam de maneira rápida e confiante em uma estrutura bem definida.
Quando bem feitos, os benefícios são claros: decisões mais inteligentes, respostas mais rápidas e melhores resultados em geral.
Criando uma cultura de confiança da IA
Por fim, as empresas que as empresas precisam fazer não são se estão preparadas para usar a IA, mas se estão prontas para fazê -lo de maneira responsável e confiável.
A prontidão começa com uma base de dados forte, garantindo que as informações sejam precisas, acessíveis e bem governadas. Isso significa capacitar equipes com ferramentas e orientações para inovar com responsabilidade, criando uma cultura em que a experimentação com as ferramentas certas é incentivada.
A lição do Jurassic Park não era que a inovação seja perigosa. É essa inovação sem estrutura, sem guarda e sem considerar o quadro geral, pode rapidamente ficar fora de controle.
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Este artigo foi produzido como parte do canal especialista da TechRadarPro, onde apresentamos as melhores e mais brilhantes mentes do setor de tecnologia hoje. As opiniões expressas aqui são as do autor e não são necessariamente as do TechRadarpro ou do Future Plc. Se você estiver interessado em contribuir, descubra mais aqui:
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