63% das organizações enfrentam riscos em projetos de Inteligência Artificial devido à má gestão de dados!
Imagem: Gestão de Dados
A crescente adoção de projetos de Inteligência Artificial (IA) nas empresas traz à tona a importância de uma gestão eficiente de dados. Segundo uma pesquisa realizada pela Gartner, 63% das organizações não possuem ou não têm certeza se possuem práticas adequadas de gestão de dados para IA, o que pode comprometer o sucesso de iniciativas nesse campo.
Os especialistas apontam que a falta de alinhamento entre os requisitos de dados prontos para IA e as práticas tradicionais de gestão pode levar ao abandono de até 60% dos projetos de IA até 2026. Além disso, as equipes de TI são pressionadas a inovar suas práticas de gerenciamento para integrar a IA de maneira eficaz.
Para que as empresas se adaptem a essa nova demanda, é recomendado que incrementem suas práticas de gestão de dados existentes com inovações específicas para IA. Isso inclui a adoção de estratégias como armazenamento de dados vetoriais, amostragem e processos de recuperação aprimorados.
A gestão de dados não é um processo embora pareça simples, ela requer evolução constante, pois as necessidades e os casos de uso de IA estão sempre mudando. Para garantir que os dados estejam prontos para esses novos desafios, os líderes precisam adotar um conjunto de práticas.
As cinco etapas sugeridas pela Gartner para garantir dados prontos para IA incluem:
1. Alinhar dados aos casos de uso de IA: Avaliar diferentes fontes de dados.
2. Identificar requisitos de governança: Trabalhar com líderes legais e de negócios para mitigar riscos.
3. Evoluir metadados: Transformar de passivos em ativos para permitir melhorias contínuas.
4. Preparar pipelines de dados: Construir um conjunto de dados para treinamento e operação.
5. Assegurar e melhorar dados: Testar e monitorar dados para otimizar modelos.
Por fim, à medida que as empresas avançam de projetos de IA piloto para operações totalmente integradas, a governança de dados se torna crucial. Isso envolve a criação de métodos flexíveis de governança que integrem diversas áreas para garantir decisões responsáveis sobre IA.
Em um mundo cada vez mais digital, a prontidão de dados para IA é um elemento essencial para o sucesso empresarial. Discutir e compartilhar experiências sobre gestão de dados é fundamental para que mais organizações possam transformar seus desafios em oportunidades de crescimento.
E você, como sua organização está lidando com a prontidão de dados para a IA? Deixe seu comentário abaixo e compartilhe suas experiências!
Referências
- https://www.dqindia.com/opinion/the-ai-data-dilemma-why-poor-data-management-puts-ai-projects-at-risk-8888254
