A criação de valor para os negócios a partir da Inteligência Artificial (IA) tem uma base fundamental que não pode ser negligenciada: o que alimenta a IA. A revolução dessa tecnologia trouxe benefícios inimagináveis e transformou completamente a maneira como as empresas enxergam os dados em suas estratégias. No entanto, ainda há um caminho importante a percorrer para que essa inovação absolutamente transformadora seja realmente relevante para as companhias. Muitas Inteligências Artificiais ainda são alimentadas por informações erradas ou de baixíssima qualidade. E, como consequência, entregam apenas resultados com o mesmo nível. O conhecido conceito de “garbage in, garbage out” (entra lixo, sai lixo) nunca foi tão verdadeiro.
Com os avanços na IA Generativa e o aumento do poder computacional, estamos testemunhando a geração de informações e contextos em um volume extraordinário. Para aproveitar todo esse potencial, usar dados precisos e confiáveis para fundamentar a IA é a chave. Afinal, eles são o combustível que nutre os algoritmos de IA e, por isso, empresas e organizações que não investem em uma base sólida de dados podem demorar para implementar essas soluções. Ou pior. Podem adotar a tecnologia de forma equivocada e transformar essa iniciativa em um grande problema.
Para que a IA produza resultados precisos e úteis, os dados que a sustentam precisam refletir a realidade do mercado e da empresa sem erros ou distorções. Isso exige que eles sejam diversos, coletados a partir de diferentes fontes, para reduzir vieses e garantir que as aplicações sejam menos propensas a tomar decisões injustas. Além disso, é necessário pensar na atualização constante das informações e na sua precisão, pois quando estão desatualizadas ou incorretas, produzem respostas imprecisas, comprometendo sua confiabilidade. Dados atualizados permitem que os modelos de IA acompanhem as tendências, se adaptem a cenários múltiplos e entreguem os melhores resultados possíveis.
No mercado financeiro, por exemplo, bases incorretas podem resultar em análises e previsões inadequadas de risco de crédito, levando à aprovação de empréstimos para clientes inadimplentes ou à negação para bons pagadores. Já no setor logístico, informações desatualizadas e sem qualidade geram problemas de distribuição com vendas de produtos fora de estoque, causando atrasos nas entregas. E, consequentemente, perda de clientes.
A segurança dos dados também é primordial. Deixá-los vulneráveis em aplicações de IA é como deixar a porta de um cofre aberta, os expondo a roubos de informações sensíveis ou a manipulação de sistemas para gerar vieses. Apenas por meio de segurança é possível proteger a privacidade, manter a integridade do modelo e garantir o seu desenvolvimento responsável.
Os dados prontos para a IA também precisam ser identificáveis e estar acessíveis no sistema, ou serão o equivalente a uma biblioteca cheia de livros trancada. O conhecimento existe, mas ele não pode ser usado. Mas, cabe ressaltar aqui a importância de conceder o acesso às pessoas e áreas corretas. O mesmo dado pode ser acessado na sua integralidade por uma área, ou seja, completo e detalhado. Em outra, pode ser liberado apenas o acesso à totalização do dado, de forma resumida. Nem sempre um determinado dado será acessível por todos da mesma forma. As informações identificáveis, possíveis com o uso de metadados de negócios e técnicos, revelam o verdadeiro potencial do aprendizado de máquina e da IA Generativa, para que essas ferramentas possam aprender, se adaptar e produzir insights inovadores.
Por último, os dados precisam estar no formato certo para experimentos de aprendizado de máquina ou aplicações de Large Language Models (LLM). Facilitar o consumo das informações ajuda a desbloquear o potencial destes sistemas de IA, para que se tornem capazes de ingeri-las e processá-las tranquilamente e as transformar em ações inteligentes e criativas.
O caminho para maximizar o potencial da Inteligência Artificial nos negócios passa, inevitavelmente, pela qualidade dos dados que a alimenta. Empresas e organizações que compreendem a importância de uma base de dados robusta, segura e atualizada saem à frente da concorrência, transformando a IA em uma aliada estratégica e um diferencial de mercado. Essa nova era de inovação que vivemos exige que as companhias invistam no ingrediente certo — seus dados — para mover a máquina da IA na direção certa, trazendo uma nova perspectiva para os negócios.
