Embora as empresas estejam repletas de dados, ainda enfrentam dificuldades para obter insights confiáveis. A pesquisa da Informatica revela que um terço (34%) dos diretores de dados no Reino Unido não possui uma visão completa e holística das informações de suas organizações.
Essa situação está mudando rapidamente com a IA generativa, uma inovação que está transformando a forma como as organizações exploram, gerenciam e analisam dados. A IA generativa permite que usuários não técnicos acessem e interpretem conjuntos de dados usando capacidades analíticas avançadas, antes restritas a especialistas.
Os dados são fundamentais para a transformação, e a IA generativa é a chave para desbloquear esse potencial de maneira mais eficiente. Um grande desafio é a “milha final” da entrega de dados: eles não são disponibilizados para a pessoa certa no momento certo, ou são fragmentados e de baixa qualidade. Muitos funcionários não têm as habilidades técnicas para analisar dados e extrair insights, com a necessidade de dominar ferramentas como SQL ou Python sendo um grande obstáculo.
Problemas de dados afetam diversas funções em organizações variadas, desde pesquisadores clínicos a equipes de vendas. A IA generativa pode aprimorar significativamente o trabalho desses usuários ao facilitar tarefas de gerenciamento de dados. Em breve, mais funcionários poderão aproveitar ao máximo os dados com plataformas de autoatendimento, acessando e utilizando dados com facilidade.
No entanto, a IA generativa também pode ampliar problemas na cadeia de fornecimento de dados. As empresas precisam garantir que os dados usados sejam holísticos, precisos, atualizados e protegidos. É essencial investir em plataformas simplificadas de gerenciamento de dados e em alfabetização de dados para que os funcionários possam interpretar e utilizar os dados de maneira eficaz.
Capturar dados precisos e de alta qualidade e disponibilizá-los para as pessoas certas é crucial na era da IA generativa. À medida que essa tecnologia e os modelos de linguagem grande (LLMs) amadurecem, a gestão de dados se tornará mais onipresente, permitindo decisões mais informadas e produtivas.
Para que a IA generativa seja eficaz, os dados devem ser limpos, precisos e acessíveis, com controles de privacidade incorporados. A explicabilidade dos dados é fundamental para que as empresas compreendam e confiem nas decisões tomadas pelos modelos de IA. Com esses passos, tanto profissionais de dados quanto usuários com pouca proficiência técnica podem melhorar sua produtividade e inovação com a IA generativa.
Com informações de AI Business
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