Imaturidade dos dados: Um obstáculo para a IA avançada
Todas as pesquisas sobre IA generativa — incluindo a nossa — apontam para uma conclusão inevitável: a imaturidade dos dados vai atrapalhar a plena realização do potencial da IA generativa.
Quando perguntamos sobre os desafios para a adoção da IA, a principal resposta, com 56% dos entrevistados, foi “imaturidade dos dados”.
Uma rápida olhada no setor confirma que a imaturidade dos dados é um sério obstáculo no caminho da adoção da IA.
Há um consenso no setor de que a imaturidade dos dados está impactando negativamente os esforços de IA.
O que é imaturidade de dados?
Imaturidade de dados, no contexto da IA, refere-se às práticas de dados subdesenvolvidas ou inadequadas de uma organização, que limitam sua capacidade de alavancar a IA de forma eficaz. Ela abrange questões com qualidade de dados, acessibilidade, governança e infraestrutura, como:
- Má qualidade dos dados : Dados inconsistentes, incompletos ou desatualizados levam a resultados de IA não confiáveis.
- Disponibilidade limitada de dados : Silos de dados entre departamentos dificultam o acesso e a análise abrangente, limitando os insights.
- Governança de dados fraca : A falta de políticas sobre propriedade, conformidade e segurança de dados introduz riscos e restringe o uso de IA.
- Infraestrutura de dados inadequada : Ferramentas e infraestrutura insuficientes impedem o processamento de dados e o treinamento de modelos de IA em escala.
- Estratégia de dados pouco clara : A falta de uma estratégia clara resulta em iniciativas descoordenadas e foco limitado em dados valiosos para IA.
A imaturidade dos dados impede que as organizações aproveitem todo o potencial da IA porque dados de alta qualidade, bem gerenciados e acessíveis são fundamentais para o desenvolvimento de sistemas de IA confiáveis e eficazes. As organizações que buscam superar a imaturidade dos dados geralmente começam criando uma estratégia de dados, implementando políticas de governança de dados, investindo em infraestrutura de dados e aprimorando a alfabetização de dados entre as equipes.
O impacto na adoção da IA
Passamos por tudo isso para chegar ao ponto principal deste post: a imaturidade dos dados é um obstáculo à adoção da IA. A adoção já está diminuindo porque as organizações, em grande parte, já colheram os frutos mais fáceis da IA generativa (chatbots, assistentes, copilotos) e estão enfrentando problemas de imaturidade de dados à medida que tentam avançar para casos de uso mais valiosos, como automação de fluxo de trabalho. As organizações que não priorizarem a maturidade dos dados terão dificuldade para desbloquear esses recursos de IA mais avançados.
A imaturidade dos dados leva à falta de confiança na análise e na previsibilidade da execução. Isso prejudica qualquer plano de alavancar a IA de forma mais autônoma, seja para automação de processos comerciais ou operacionais. Um estudo de 2023 do MIT Sloan Management Review destaca que organizações com práticas maduras de gerenciamento de dados têm 60% mais chances de ter sucesso na automação do fluxo de trabalho do que aquelas com práticas de dados imaturas. A imaturidade dos dados limita a precisão preditiva e a confiabilidade da IA, que são cruciais para funções autônomas onde as decisões são tomadas sem intervenção humana.
As organizações devem — e isso é o que a RFC DEVE — colocar seus data houses em ordem antes que possam realmente aproveitar o potencial da IA para otimizar fluxos de trabalho e liberar tempo valioso para que os humanos se concentrem em estratégia e design, tarefas para as quais a maioria da IA ainda não é adequada.
Superando a imaturidade dos dados
Lidar com a imaturidade dos dados é crucial para habilitar recursos avançados de IA. As principais etapas incluem:
- Desenvolva uma estratégia de dados clara
Alinhe a coleta de dados, o gerenciamento e os padrões de qualidade com as metas organizacionais para garantir que os dados suportem projetos de IA de forma eficaz. - Implementar governança de dados robusta
Estabeleça políticas para propriedade de dados, conformidade, segurança e privacidade para melhorar a qualidade dos dados e criar confiança nos insights de IA. - Invista em infraestrutura de dados escalável
Adote infraestrutura moderna, como armazenamento em nuvem e pipelines de dados, para dar suporte ao processamento eficiente e ao treinamento de IA escalável. - Melhore os padrões de qualidade dos dados
Defina padrões para precisão, consistência e integridade de dados, com monitoramento e limpeza regulares. - Promover a literacia de dados e a colaboração
Promova uma cultura de alfabetização de dados e trabalho em equipe entre unidades de dados e negócios para melhorar a acessibilidade e o impacto dos dados.
Ao adotar essas práticas, as organizações podem estabelecer uma base de dados sólida para IA, resultando em fluxos de trabalho otimizados, riscos reduzidos e mais tempo para tarefas estratégicas.
A maturidade de dados não é apenas uma necessidade técnica; é uma vantagem estratégica que capacita as organizações a desbloquear todo o potencial da IA. Ao superar a imaturidade de dados, as organizações podem fazer a transição de applications básicos de IA para casos de uso mais transformadores e orientados a valor, posicionando-se, em última análise, para o sucesso a longo prazo em um futuro orientado por IA.
Para saber mais, consulte nosso Relatório do Índice de Maturidade Empresarial Digital de 2024 .