Data + AI: abrindo caminhos para a vantagem competitiva

Não é novidade que a relação entre dados e Inteligência Artificial é fundamental e intrínseca. A relação mais esperada entre os dois temas está no fato de que a Inteligência Artificial depende de grandes volumes de dados para aprender padrões, fazer previsões, tomar decisões e realizar tarefas específicas.

Segundo Gabriel Marostegam, Head of Data na CI&T, “não é possível fazer nada com Inteligência Artificial sem ter dados. É o mesmo que tentar andar em um carro sem combustível”.

Mas, mais do que possuir dados, a qualidade dos insumos que alimentam agentes de AI é um ponto-chave, não apenas nos resultados que serão obtidos com a tecnologia, mas também no uso seguro e responsável dela. Afinal, seguindo o conceito GIGO (Garbage In, Garbage out), se o aprendizado da IA foi realizado através de dados enviesados ou de baixa qualidade, o produto de retorno será enviesado também.

Para garantir a acuracidade das informações, processos de data cleansing, data transformation e data quality podem ser utilizados, e eles encontram na própria Inteligência Artificial uma oportunidade de otimização de processos, tanto em relação à estruturação da informação, quanto na monitoria sobre eles.

No fim do dia, companhias que contam com o apoio da Inteligência Artificial para esse processo não apenas otimizam o tempo dos seus times nas atividades de qualificação de dados, mas também eliminam retrabalhos com análises erradas e até mesmo tomadas de decisão incorretas.

Despertando o poder dos dados

Robert Waterman escreveu em uma de suas publicações mais conhecidas que “as empresas são ricas em dados e pobres em informação”. Essa afirmação foi dita na década de 1980, mas permanece atual. Por que então as companhias têm tanta dificuldade em gerar inteligência com os dados que possuem? 

Segundo Gabriel Marostegam, o maior entrave das empresas em usar seus dados para gerar inteligência não é por problemas de tecnologia, nem por falta de ferramentas adequadas. É a cultura das companhias a responsável por gerar os maiores entraves no uso inteligente dos dados.

O especialista explica que, até poucos anos atrás, o assunto Data + AI era tratado como uma responsabilidade exclusiva dos setores de tecnologia da informação, afinal, as formas de trabalho de outras equipes, como marketing, financeiro, contabilidade não se alteravam com esses recursos. No entanto, agora que entramos na era do profissional Powered by AI, pessoas de todas as profissões estão tendo a possibilidade de possuir novas ferramentas de trabalho que destravam seu potencial criativo. E, como era de se esperar, essas pessoas precisam passar por processos de aculturamento para que também possam usufruir desses benefícios com segurança. 

Como se faz uma boa estratégia de Data + AI?

Uma boa estratégia para uso da Data + AI leva em consideração seis aspectos:

Data + AI em três casos de uso estratégicos

Dados alimentam a Inteligência Artificial, enquanto a Inteligência Artificial ajuda a extrair valor dos dados, criando um ciclo de retroalimentação que impulsiona a inovação não apenas em times de tecnologia, mas da empresa como um todo.

Dentre os diversos objetivos ao qual se propõe o uso de dados, elencamos abaixo três exemplos de aplicações estratégicas que direcionam organizações para suportar iniciativas de AI.

Infraestrutura em cloud: Segundo Gabriel, ter uma base de dados armazenada fisicamente não é um impeditivo para a adoção de estratégias de IA, mas é um obstáculo de escalabilidade e gestão de custos, visto os elevados níveis de investimentos necessários para desenvolvimento e manutenção de soluções on premises quando comparadas ao Cloud computing.

“Ter os dados em nuvem garante flexibilidade de escala sobre a solução e, naturalmente, potencializa resultados maiores”, explica o especialista. Além disso, é importante lembrar que o espaço físico disponível pela empresa também se torna um gargalo de resultados, sendo esse um desafio superado nas estruturas em nuvem.

Legacy Modernization: Como os sistemas legados são uma excelente fonte de inteligência para as empresas, promover modernizações é um ingrediente relevante para garantir o acesso ágil a bases de dados dos sistemas existentes.

“As tecnologias mudam e se a forma de armazenamento e acesso aos dados não acompanha essas mudanças, eles podem ser perdidos de forma permanente”, aponta Gabriel.

Legados antigos provocam lentidão e até impossibilidade de acesso aos dados, que em outras palavras significa perda de fragmentos da história do sistema. Portanto, manter um legado modernizado e em cloud potencializa a inteligência de dados que estavam em estruturas antigas.

Hiper eficiência digital: Com a possibilidade de expandir rapidamente a capacidade de processamento e armazenamento, dados centralizados e em nuvem, e com sistemas legados servindo como uma fonte de inteligência, o uso dos dados enfim destrava uma das principais vantagens para as companhias: a hiper eficiência digital. 

A partir do uso de agentes de IA Generativa como copilotos de colaboradores, as empresas liberam o potencial criativo dos seus times para impulsionar a produtividade e a inovação não apenas em times de tecnologia, mas nas companhias como um todo. 

E, em meio a essa transformação que já está impactando negócios e sociedade, Gabriel encerra com um convite: que os profissionais de hoje aproveitem a oportunidade de presenciar a passagem de uma era para outra, e assumam o protagonismo de escrever um futuro responsável através da tecnologia.