5 생성 AI가 데이터 관리의 훌륭한 동맹자가 될 수있는 이유

Ainda que o cenário atual da Inteligência Artificial Generativa se mostre cada vez mais disruptivo, existem muitas empresas que não sabem ao certo qual a melhor forma de aproveitar a tecnologia para aprimorar seus processos. Segundo o relatório “Startups & Inteligência Artificial Generativa: Destravando o seu potencial no Brasil”, conduzido pelo Google e Box1824, 63% das startups de IA do Brasil ainda não possuem uma estratégia clara para o uso da IA Generativa. Além disso, 22% delas ainda não conseguem quantificar e mensurar os resultados do uso desse recurso.

De acordo com Mathias Brem, sócio-fundador e CDO da 록스 파트너의, consultoria de tecnologia referência em dados e cibersegurança, o uso do recurso permite, por exemplo, que o data lake, como é chamado o repositório corporativo que armazena grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, seja potencializado a um novo patamar a partir de uma abordagem data driven fortalecida pela novo recurso. “Este complemento tem impulsionado o mundo corporativo rumo a um futuro orientado por dados, abrindo novas fronteiras para análises e inovação em diversas frentes”, conclui. 

Para ajudar as empresas a empregar a IA Generativa de forma mais eficaz, Mathias Brem elencou cinco mudanças de alto impacto que a sua adoção pode proporcionar. Confira:

1. Geração Sintética de Dados

A IA Generativa permite criar conjuntos de dados sintéticos realistas e de alta qualidade, ampliar data lakes com informações que representam cenários reais inexistentes. Isso é crucial para treinar modelos de 머신 러닝 mais robustos e precisos, suprindo a falta de dados reais e evitando vieses. “Os dados sintéticos podem replicar situações complexas, como fraudes ou comportamentos extremos de clientes, sem depender de dados reais. Isso eleva a acurácia  dos modelos preditivos”, observa Brem.

2. Enriquecimento e Análise Avançada de Dados

A IA pode enriquecer dados existentes, gerando descrições detalhadas de produtos, traduzindo textos, identificar informações relevantes de documentos não estruturados e criar novos atributos. Isso possibilita análises mais profundas, revelando insights e padrões anteriormente invisíveis. “Com a IA, podemos transformar dados brutos em informações ricas e acionáveis, permitindo decisões mais estratégicas e fundamentadas”, destaca o CDO da Rox Partner.

3. Automação de Tarefas Repetitivas

A tecnologia ainda permite automatizar tarefas repetitivas, como limpeza de dados e detecção de anomalias, a IA libera profissionais para se concentrarem em análises estratégicas e desenvolvimento de modelos de 머신 러닝, aumentar a eficiência operacional. “A automação de processos rotineiros permite que a equipe de dados se concentre em atividades de maior valor agregado, o que impulsiona a inovação e a competitividade”, afirma.

4. Desenvolvimento de Produtos e Serviços Inovadores

A IA pode gerar ideias inovadoras para produtos e serviços, auxiliar na pesquisa e desenvolvimento de soluções sob medida. Ela também pode otimizar designs e gerar protótipos realistas, acelerando o processo de desenvolvimento. “A capacidade de gerar novos conceitos e protótipos rapidamente acelera o ciclo de inovação, mantendo as empresas na vanguarda do mercado”, comenta o executivo.

5. Ampliação do Conhecimento e da Expertise

A IA pode criar materiais de treinamento sob medida e, otimizar o aprendizado em diferentes funções e níveis de conhecimento. Chatbots, por exemplo, podem auxiliar funcionários em tarefas repetitivas, liberando tempo para atividades estratégicas. “A personalização do treinamento por meio da IA garante que os funcionários obtenham exatamente o conhecimento de que precisam, melhorando a eficiência e a produtividade”, conclui.