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O que alimenta a sua Inteligência Artificial?

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.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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Cesar Ripari
Cesar Ripari
Cesar Ripari é Diretor Sr. de Pré-Vendas na Qlik para América Latina, liderando equipes de arquitetura de soluções nas demandas de Business Intelligence, Integração e Qualidade de dados. É também responsável pelas iniciativas regionais em Alfabetização de Dados (Data Literacy), assim como o Programa Acadêmico da Qlik, possibilitando o acesso das soluções às universidades, professores, pesquisadores e alunos. Lidera o Comitê de Inteligência e Governança de Dados na ABES, promovendo discussões e melhores práticas sobre análise de dados com os associados. Atuou como CTO na DXC Technology e liderou áreas de serviço e suporte na Software AG, BMC e IBM. É formado em Ciência da Computação, com pós-graduação em administração financeira e MBA em gestão de negócios integrados pela UFRJ.
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