A IA generativa é um título em muitos setores, mas os dados que alimentam essas ferramentas de IA desempenham o papel principal nos bastidores. Sem dados limpos, com curadoria e compatível, mesmo as iniciativas mais ambiciosas de IA e aprendizado de máquina (ML) vacilarão.
Hoje, as empresas estão se movendo rapidamente para integrar a IA em suas operações. Segundo a McKinsey, em 2024, 65% das organizações relataram regularmente usando IA generativa, marcando um aumento duplo em relação a 2023.
No entanto, o verdadeiro potencial de IA e ML na empresa não virá da geração de conteúdo em nível de superfície. Ele virá de modelos profundamente incorporados a sistemas de tomada de decisão, fluxos de trabalho e processos voltados para o cliente, onde a qualidade, a governança e a confiança dos dados se tornam centrais.
Além disso, basta incorporar recursos e funcionalidades de IA e ML em aplicativos fundamentais não fará bem a uma empresa. As organizações devem aproveitar todos os aspectos de seus dados para criar vantagens estratégicas que os ajudam a se destacar da concorrência.
Para fazer isso, os dados que alimentam seus aplicativos devem ser limpos e precisos para mitigar viés, alucinações e/ou infrações regulatórias. Caso contrário, eles correm problemas em treinamento e produção, negando os benefícios que os projetos de IA e ML foram inicialmente destinados a criar.
A importância de dados bons e limpos
Os dados são a base de qualquer iniciativa de IA bem -sucedida, e as empresas precisam elevar a fasquia para a qualidade dos dados, a integridade e a governança ética. No entanto, isso nem sempre é tão fácil quanto parece. Segundo Qlik, 81% das empresas ainda lutam com a qualidade dos dados da IA e 77% das empresas com mais de US $ 5 bilhões em receita esperam que a baixa qualidade dos dados da IA cause uma grande crise.
Em 2021, por exemplo, a Zillow desligou as ofertas do Zillow porque não conseguiu valorizar com precisão as casas devido a algoritmos com defeito, levando a grandes perdas. Este caso destaca uma importância crítica – os projetos de IA e ML devem operar com dados bons e limpos para produzir os melhores resultados mais precisos.
Hoje, as tecnologias de IA e ML dependem de dados para aprender padrões, fazer previsões e recomendações e ajudar as empresas a impulsionar uma melhor tomada de decisão. Técnicas como a geração de recuperação de recuperação (RAG) extraem das bases de conhecimento corporativo em tempo real, mas se essas fontes estiverem incompletas ou desatualizadas, o modelo gerará respostas imprecisas ou irrelevantes.
A capacidade da IA Agentic de agir depende de confiabilidade de consumir dados precisos e oportunos em tempo real. Por exemplo, um algoritmo de negociação autônomo que reage a dados de mercado com defeito pode desencadear milhões em perdas em segundos.
Estabelecer e manter um ambiente de bons dados
Para que as empresas estabeleçam e mantenham um ambiente de bons dados que possam ser alavancados para o uso de IA e ML, há três elementos -chave a serem considerados:
1. Construa um mecanismo abrangente de coleta de dados
A coleta eficaz de dados é essencial para projetos de IA e ML bem -sucedidos e plataformas e ferramentas modernas de dados, como as para integração, transformação, monitoramento de qualidade, catalogação e observabilidade, para apoiar as demandas de seu desenvolvimento e saída de IA. Eles garantem que a organização esteja obtendo os dados certos.
Quer os dados sejam estruturados, semiestruturados ou não estruturados, quaisquer dados coletados devem vir de uma variedade de fontes e métodos para suportar treinamento e teste de modelo robusto para encapsular os diferentes cenários do usuário que eles podem encontrar após a implantação. Além disso, as empresas devem garantir que sigam os padrões éticos de coleta de dados. Se os dados são de primeira, segunda ou terceiros, devem ser adquiridos corretamente e com o consentimento fornecido para sua coleta e uso.
2. Certifique -se de alta qualidade de dados
Os dados de alta qualidade e adequados são imperativos para o desempenho, precisão e confiabilidade dos modelos de IA e ML. Dado que essas tecnologias introduzem novas dimensões, os dados utilizados devem estar alinhados especificamente com os requisitos do caso de uso pretendido. No entanto, 67% dos profissionais de dados e análises dizem que não têm total confiança nos dados de suas organizações para a tomada de decisões.
Para resolver isso, é essencial que as empresas tenham dados representativos dos cenários do mundo real, monitore dados ausentes, elimine dados duplicados e mantenha consistência entre as fontes de dados. Além disso, é fundamental reconhecer e abordar vieses nos dados de treinamento, pois os dados tendenciosos podem comprometer os resultados e a justiça e impactar negativamente a experiência e a credibilidade do cliente.
3. Implementar estruturas de confiança e governança de dados
O impulso pela IA responsável colocou um holofote na governança de dados. Com 42% dos profissionais de dados e análises dizendo que sua organização não está preparada para lidar com a governança de políticas legais, de privacidade e segurança para iniciativas de IA, é fundamental que haja uma mudança das estruturas de governança de dados tradicionais para estruturas mais dinâmicas.
Em particular, com a IA agêntica ganhando destaque significativo, é crucial abordar por que os agentes tomam decisões específicas ou tomam ações específicas. As empresas devem ter um foco nítido em técnicas explicáveis de IA para criar confiança, atribuir responsabilidade e garantir a conformidade. A confiança nas saídas de IA começa com a confiança nos dados por trás deles.
Resumindo
Os projetos de IA e ML falharão sem bons dados, porque os dados são a base que permite que essas tecnologias aprendam. Estratégias de dados e estratégias de IA e ML estão entrelaçadas. As empresas devem fazer uma mudança operacional que coloque dados no centro de tudo o que fazem – desde o investimento em infraestrutura de tecnologia até a governança.
Aqueles que dedicam tempo para colocar os dados em primeiro lugar verão os projetos florescer. Aqueles que não serão confrontados com lutas contínuas e competição mordendo os calcanhares.
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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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