À medida que as empresas correm para implementar a IA, muitas estão descobrindo que o sucesso do projeto depende diretamente da qualidade de seus dados. Essa dependência está causando muitas iniciativas ambiciosas, nunca fazendo isso além do estágio experimental de prova de conceito.
Então, qual é o segredo para transformar esses experimentos em geradores reais de receita? A IA News conversou com Martin Frederik, líder regional da Holanda, Bélgica e Luxemburgo, na gigante da nuvem de dados, para descobrir.
“Não há estratégia de IA sem uma estratégia de dados”, diz Frederik simplesmente. “Os aplicativos, agentes e modelos de IA são tão eficazes quanto os dados que eles são construídos e, sem infraestrutura de dados unificados e bem governados, mesmo os modelos mais avançados podem ficar aquém”.
Melhorar a qualidade dos dados é a chave para o sucesso do projeto de IA
É uma história familiar para muitas organizações: uma prova de conceito promissora impressiona a equipe, mas nunca se traduz em uma ferramenta que ganha dinheiro com a empresa. Segundo Frederik, isso geralmente acontece porque os líderes tratam a tecnologia como o objetivo final.
“A IA não é o destino – é o veículo para alcançar suas metas de negócios”, aconselha Frederik.
Quando os projetos ficam presos, geralmente é de alguns culpados comuns: o projeto não está realmente alinhado com o que os negócios precisam, as equipes não estão conversando ou os dados são uma bagunça. É fácil ficar desanimado com estatísticas, sugerindo que 80% dos projetos de IA não atingem a produção, mas Frederik oferece uma perspectiva diferente. Isso não é necessariamente um fracasso, ele sugere, mas “parte do processo de maturação”.
Para quem acerta a base, o retorno é muito real. Um estudo recente de Snowflake descobriu que 92% das empresas já estão vendo um retorno de seus investimentos na IA. De fato, para cada £ 1 gasto, eles estão recebendo £ 1,41 em economia de custos e nova receita. A chave, Frederik Repeats, está tendo uma “plataforma segura, governada e centralizada” para seus dados desde o início.
Não se trata apenas de tecnologia, é sobre pessoas
Mesmo com a melhor tecnologia, uma estratégia de IA pode cair se a cultura da empresa não estiver pronta para isso. Um dos maiores desafios é colocar dados nas mãos de todos que precisam, não apenas alguns poucos cientistas de dados. Para fazer a IA funcionar em escala, você deve construir fundações fortes em suas “pessoas, processos e tecnologia”.
Isso significa quebrar as paredes entre os departamentos e fazer dados de qualidade e ferramentas de IA acessíveis a todos.
“Com a governança certa, a IA se torna um recurso compartilhado e não uma ferramenta em silêncio”, explica Frederik. Quando todos trabalham com uma única fonte de verdade, as equipes podem parar de discutir sobre cujos números estão corretos e começam a tomar decisões mais rápidas e inteligentes juntas.
O próximo salto: ai que se racha para si mesmo
O verdadeiro avanço que estamos vendo agora é o surgimento de agentes de IA que podem entender e raciocinar todos os tipos de dados ao mesmo tempo, independentemente da qualidade da estrutura; Das linhas e colunas arrumadas em uma planilha, até as informações não estruturadas em documentos, vídeos e e -mails. Considerando que esses dados não estruturados representam 80-90% dos dados de uma empresa típica, este é um grande passo adiante.
Novas ferramentas estão permitindo que a equipe, independentemente do seu nível de habilidade técnica, simplesmente faça perguntas complexas em inglês simples e obtenha respostas diretamente dos dados.
Frederik explica que este é um movimento para o que ele chama de “autonomia dirigida por objetivos”. Até agora, a IA tem sido um assistente útil que você tinha que dirigir constantemente. “Você faz uma pergunta, recebe uma resposta; você pede código, recebe um trecho”, observa ele.
A próxima geração de IA é diferente. Você pode dar a um agente uma meta complexa e descobrirá as etapas necessárias por conta própria, desde a redação do código até a entrada de informações de outros aplicativos para fornecer uma resposta completa. Isso automatizará as partes mais demoradas do trabalho de um cientista de dados, como “limpeza de dados tediosos” e “ajuste repetitivo de modelos”.
O resultado? Isso libera suas mentes mais brilhantes para se concentrar no que realmente importa. Isso eleva seu povo “do profissional ao estrategista” e permite que eles aumentem o valor real dos negócios. Isso só pode ser uma coisa boa.
Snowflake é um patrocinador essencial do deste ano AI e Big Data Expo Europe e terá uma série de alto -falantes compartilhando suas idéias profundas durante o evento. Swing by Snowflake’s Booth no Stand Número 50 para ouvir mais da empresa sobre tornar a IA corporativa fácil, eficiente e confiável.
Veja também: O déficit de confiança pública é um grande obstáculo para o crescimento da IA
Deseja aprender mais sobre IA e Big Data dos líderes do setor? Confira a AI & Big Data Expo em Amsterdã, Califórnia e Londres. O evento abrangente faz parte do TechEx e é co-localizado com outros eventos de tecnologia líder, clique aqui para obter mais informações.
A IA News é alimentada pela Techforge Media. Explore outros próximos eventos e webinars de tecnologia corporativa aqui.
Fontesartificialintelligence
