Onde quer que você vá, as conversas sobre IA incluem a mesma mensagem: o sucesso depende de bons dados. Este se tornou o mantra de todas as salas de reuniões e palcos de conferências.
As empresas investem milhões de dólares na limpeza, etiquetagem e organização de dados, na crença de que, quando acertarem, a inovação em IA virá em seguida.
Mas essa crença está incompleta. A limpeza e coleta de dados é a etapa 0. Mesmo os conjuntos de dados mais limpos não impulsionarão seus negócios sem a engenharia, a arquitetura e a prontidão operacional para usá-los.
Diretor de Produto e Tecnologia, CBTS.
Uma pesquisa do Gartner descobriu que 63% das organizações não possuem ou não têm certeza se possuem as práticas corretas de gerenciamento de dados para IA.
Mas mesmo que as empresas não saibam por onde começar, desde a transformação dos dados até à transformação da IA, existem estratégias simples que qualquer organização pode utilizar para impulsionar os resultados do negócio.
Por que o progresso para no estágio 0
Se existirem lacunas nas camadas entre os dados e a activação – estratégia, engenharia, modernização – o progresso será interrompido. Visualização e preparação. Algumas organizações criam estratégias de dados ambiciosas que não estão vinculadas a resultados de negócios mensuráveis.
Outros coletam e armazenam grandes quantidades de informações sem um plano de como as informações fluirão entre os sistemas. Em muitos casos, a infraestrutura de TI legada torna a modernização quase impossível e as equipes de dados permanecem isoladas dos tomadores de decisão.
As lacunas em competências ou experiência são outro obstáculo frequente. As empresas podem ter analistas de dados que possam interpretar painéis, mas carecem de engenheiros e arquitetos de dados que possam construir pipelines e estruturas de governança que tornem os insights confiáveis e escaláveis. Quando há falta de talentos disponíveis, as organizações ficam presas em apenas uma parte do processo.
Isso bloqueia qualquer coisa além de uma compreensão mais profunda dos números. Isto está dificultando a inovação nessas empresas. Quase metade dos executivos entrevistados pela IBM disseram que os problemas de dados continuam sendo uma barreira para a adoção de IA por agentes em suas organizações.
Se sua equipe não puder confiar em seus dados, eles não poderão usá-los como base para sua estratégia de IA. Isto é verdade mesmo quando há pressão de cima. A IA pode ser a coisa chamativa sobre a qual todos querem falar, mas a coisa “chata” é o que a faz funcionar.
Transforme dados em resultados de negócios reais
Resolver este problema não significa necessariamente contratar um departamento inteiro ou investir em dezenas de novas ferramentas de dados, mas exige uma mudança na forma como as organizações pensam sobre a prontidão. A verdadeira prontidão começa quando as operações de dados são projetadas para: Tenha em mente os resultados do negócio.
Empresas maduras nesta área tratam a engenharia e a arquitetura como disciplinas de negócios. Defina a propriedade clara do seu pipeline de dados, crie governança desde o início e modernize sua infraestrutura para garantir que os dados sejam movidos com segurança e eficiência.
Quando essas peças estão no lugar, os resultados do negócio vêm em seguida. Algumas organizações reduziram os ciclos de inatividade e aumentaram o rendimento conectando dados de produção e manutenção. Isso significa que você pode obter retornos reais de sistemas que finalmente podem se comunicar.
Em outros casos, consolidamos dados financeiros e operacionais para eliminar licenças de software redundantes e reduzir custos de infraestrutura. Isso pode economizar dezenas de milhares de dólares por mês. A visibilidade impulsiona essas economias.
O risco também é significativamente reduzido quando a governança e a observabilidade fazem parte das operações diárias. Os líderes confiam no que veem e podem demonstrar a integridade de cada decisão. Quando os dados fluem juntos, as organizações podem identificar vulnerabilidades de forma proativa e reduzir significativamente a probabilidade de uma violação da segurança cibernética.
Muitas empresas tentam integrar essas camadas internamente, mas a maioria acaba percebendo que precisa de um parceiro que possa orientá-las em todo o processo, desde a estratégia até a arquitetura, a modernização e a prontidão para IA. O parceiro certo fornece a estrutura, o talento e os processos repetíveis para transformar a prontidão em resultados.
A velocidade é mais importante que o tamanho
Depois que sua organização tiver essa base estabelecida, você poderá passar rapidamente do insight à ação. As organizações mais pequenas com arquitecturas de dados modernas já estão a superar os concorrentes maiores sobrecarregados por sistemas legados. Quando os dados podem circular livremente, as decisões são aceleradas, as previsões são refinadas e a automação é agravada.
A alfabetização em IA é agora uma questão crítica. A implementação da IA é o que separa as empresas cujos projetos falham daquelas que avançam. Na corrida pela inovação em IA, o vencedor não terá a maior quantidade de dados. Serão eles que saberão construir o carro mais rápido e cruzar a linha de chegada.
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