A lacuna de competências que impede o progresso na inteligência artificial (IA) está bem documentada, mas outro factor é importante: a complexidade dos dados. Os dois principais obstáculos ao sucesso da IA, um novo IBM estudar revela, são habilidades e conhecimentos limitados em IA (citados por 33% dos entrevistados), seguidos por muita complexidade de dados (25%).
A maioria das empresas (58%) até à data ainda não está a implementar ativamente a IA, de acordo com o inquérito realizado a 8.584 profissionais de TI. Os maiores inibidores da IA generativa nessas empresas não habilitadas para IA incluem privacidade de dados (57%) e confiança e transparência (43%).
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Entre as empresas que já implementam IA, as principais barreiras estão muitas vezes relacionadas com os dados, com algumas organizações a tomar medidas em direção a uma IA confiável, como o rastreio da proveniência dos dados (37%) e a redução de preconceitos (27%). Cerca de um quarto (242%) das empresas procuram desenvolver as suas capacidades de análise ou inteligência empresarial, o que depende de dados consistentes e de alta qualidade.
No entanto, alguns líderes da indústria estão a soar o alarme de que os dados organizacionais podem não estar prontos para apoiar as crescentes ambições da IA. “Para permanecerem competitivos, os CIOs e os líderes tecnológicos devem adaptar as suas estratégias de dados à medida que integram a geração AI nas suas pilhas de tecnologia”, afirma Matt Labovich, líder de dados, análises e IA dos EUA para a PwC. “Isso envolve compreender os dados e preparar-se para o impacto transformador das tecnologias emergentes”.
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Os profissionais de tecnologia e suas organizações precisam abordar “segurança de dados, ética na tomada de decisões em IA e alfabetização em IA”, diz Shipra Sharma, chefe de IA e análise da Bristlecone. “Com a educação limitada em IA devido à novidade desta tecnologia, muitas pessoas ficam sem descobrir como usá-la por conta própria.”
Ela diz que o envolvimento ativo com a tecnologia “para educar os funcionários e implementar salvaguardas apropriadas permitirá que as organizações percebam os benefícios da IA generativa para o gerenciamento de dados, ao mesmo tempo que mitigam os riscos. Com esses protocolos em vigor, os recursos avançados de dados concederão às organizações uma vantagem notável em sua capacidade de escalar suas operações.”
As empresas que procuram progredir na IA, diz Labovich, devem “encontrar um equilíbrio e reconhecer o papel significativo dos dados não estruturados no avanço da geração AI”.
Sharma concorda com estes sentimentos: “Não é necessariamente verdade que as organizações devam usar IA de geração em cima de dados estruturados para resolver problemas altamente complexos. Muitas vezes, as aplicações mais simples podem levar às maiores economias em termos de eficiência”.
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A grande variedade de dados que a IA exige pode ser uma peça incômoda do quebra-cabeça. Por exemplo, os dados na borda estão se tornando uma fonte importante para grandes modelos de linguagem e repositórios. “Haverá um crescimento significativo de dados na borda à medida que a IA continua a evoluir e as organizações continuam a inovar em torno da sua transformação digital para aumentar as receitas e os lucros”, afirma Bruce Kornfeld, diretor de marketing e produto da StorMagic.
Atualmente, continua ele, “há muitos dados em muitos formatos diferentes, o que está causando um fluxo de conflitos internos à medida que as empresas lutam para determinar o que é crítico para os negócios versus o que pode ser arquivado ou removido de seus conjuntos de dados”.
Kornfeld diz que é urgente que as empresas “determinem abordagens e soluções que possam, de uma forma rentável, filtrar o ruído e a informação desnecessária que está a ser armazenada para abrir espaço para o que é essencial”.
Outra consideração é que os dados de treinamento vêm de diversas fontes, incorporando tanto fontes públicas quanto a propriedade intelectual de uma organização, diz Osmar Olivovice-presidente de gerenciamento de produtos da Inrupt, empresa cofundada por Sir Tim Berners-Lee.
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A escolha para muitas organizações muitas vezes se resume a decidir “entre a vantagem competitiva que as empresas podem obter ao alavancar a IA e proteger os seus dados mais sensíveis”, diz Olivo. “No entanto, isso não precisa ser uma escolha binária. Espero que em 2024 vejamos o surgimento de soluções inovadoras de gerenciamento de dados e de privacidade de dados, especialmente com foco na proteção dos dados que estão sendo usados por modelos de IA.”
Estabelecer uma abordagem que prioriza os dados, juntamente com “um repositório de dados robusto e centralizado”, é fundamental para a adoção bem-sucedida da IA para processos de TI corporativos e internos, diz Rakesh Jayaprakashevangelista-chefe de análise da ManageEngine, a divisão de gerenciamento de TI da Zoho Corp. “Isso gira em torno da captura meticulosa de cada evento e processo organizacional, com algoritmos de aprendizado de máquina empregados para discernir padrões valiosos.”
Ainda assim, “embora o futuro prometa recursos com IA generativa em sua essência, ainda estamos a algum tempo de ver esses recursos se traduzirem em benefícios tangíveis para os usuários”, acrescenta Jayaprakash. “À luz disto, as empresas devem exercer prudência ao investir recursos significativos em características que chamam a atenção e que podem não oferecer valor duradouro”. Ele diz que os recursos de IA devem estar “perfeitamente integrados à estrutura de uma plataforma”.
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E à medida que as organizações desenvolvem estratégias de dados para acomodar a ascensão da geração AI, “há algumas medidas sem arrependimento que todos podem tomar para se prepararem para a mudança inevitável provocada pela tecnologia emergente”, diz Labovich.
“As organizações podem agilizar as operações e fazer melhorias de curto prazo, como a geração de IA para gerar documentação operacional e financeira crítica, comunicações externas de clientes e de marketing e compartilhar o conhecimento da organização entre funcionários críticos. Essas medidas podem gerar benefícios como maior produtividade e economia de custos. , enquanto iniciativas maiores de dados e tecnologia estão em andamento.”
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