Todas as pesquisas sobre IA generativa — inclusive a nossa — apontam para uma conclusão inevitável: a falta de maturidade dos dados impedirá que todo o potencial da IA generativa seja plenamente aproveitado.
Quando perguntamos sobre os desafios para a adoção da IA, a resposta mais citada, por 56% dos participantes, foi “imaturidade dos dados”.
Uma rápida análise do setor confirma que a imaturidade dos dados é um sério obstáculo no caminho para a adoção da IA.
Há um consenso no setor de que a imaturidade dos dados está afetando negativamente as iniciativas de IA.
O que é imaturidade de dados?
A imaturidade de dados, no contexto da IA, refere-se às práticas de dados pouco desenvolvidas ou inadequadas de uma organização, que limitam sua capacidade de aproveitar a IA de forma eficaz. Ela abrange problemas relacionados à qualidade, acessibilidade, governança e infraestrutura de dados, tais como:
- Baixa qualidade dos dados: Dados inconsistentes, incompletos ou desatualizados levam a resultados de IA pouco confiáveis.
- Disponibilidade limitada de dados: Silos de dados entre departamentos dificultam o acesso e uma análise abrangente, limitando a obtenção de insights.
- Governança de dados deficiente: A falta de políticas sobre propriedade, conformidade e segurança dos dados gera riscos e restringe o uso da IA.
- Infraestrutura de dados inadequada: Ferramentas e infraestrutura insuficientes dificultam o processamento de dados e o treinamento de modelos de IA em larga escala.
- Estratégia de dados pouco clara: A falta de uma estratégia clara resulta em iniciativas descoordenadas e foco limitado em dados valiosos para a IA.
A imaturidade dos dados impede que as organizações aproveitem todo o potencial da IA, pois dados de alta qualidade, bem gerenciados e acessíveis são fundamentais para o desenvolvimento de sistemas de IA confiáveis e eficazes. As organizações que buscam superar a imaturidade dos dados geralmente começam elaborando uma estratégia de dados, implementando políticas de governança de dados, investindo em infraestrutura de dados e aprimorando a alfabetização em dados nas equipes.
O impacto na adoção da IA
Passamos por tudo isso para chegar ao verdadeiro ponto deste post: a imaturidade dos dados é um entrave à adoção da IA. Essa adoção já está desacelerando porque, em sua maioria, as organizações já aproveitaram as oportunidades mais fáceis da IA generativa (chatbots, assistentes e copilotos) e estão enfrentando problemas relacionados à imaturidade dos dados ao tentar avançar para casos de uso mais valiosos, como a automação de fluxos de trabalho. As organizações que não priorizarem a maturidade dos dados terão dificuldade para aproveitar esses recursos mais avançados de IA.
A imaturidade dos dados leva à falta de confiança nas análises e na previsibilidade da execução. Isso prejudica quaisquer planos de usar a IA de forma mais autônoma, seja para automatizar processos empresariais ou operacionais. Um estudo de 2023 da MIT Sloan Management Review destaca que organizações com práticas maduras de gestão de dados têm 60% mais chances de obter sucesso na automação de fluxos de trabalho do que aquelas com práticas de dados imaturas. A imaturidade dos dados limita a precisão preditiva e a confiabilidade da IA, que são cruciais para funções autônomas nas quais as decisões são tomadas sem intervenção humana.
As organizações devem — e esse é o DEVE no sentido definido pelas RFCs — colocar seus dados em ordem antes de poderem realmente aproveitar o potencial da IA para otimizar fluxos de trabalho e liberar um tempo valioso para que as pessoas se concentrem em estratégia e design, tarefas para as quais a maioria das IAs ainda não é adequada.
Superando a imaturidade dos dados
Superar a imaturidade dos dados é fundamental para viabilizar recursos avançados de IA. As principais etapas incluem:
- Desenvolva uma estratégia de dados clara
Alinhe a coleta, a gestão e os padrões de qualidade dos dados aos objetivos organizacionais para garantir que os dados apoiem os projetos de IA de forma eficaz. - Implemente uma governança de dados robusta
Estabeleça políticas de propriedade, conformidade, segurança e privacidade dos dados para melhorar sua qualidade e aumentar a confiança nos insights gerados pela IA. - Invista em uma infraestrutura de dados escalável
Adote uma infraestrutura moderna, como armazenamento em nuvem e pipelines de dados, para viabilizar um processamento eficiente e o treinamento escalável de IA. - Aprimore os padrões de qualidade dos dados
Estabeleça padrões de precisão, consistência e integridade dos dados, com monitoramento e limpeza regulares. - Promova a alfabetização em dados e a colaboração
Promova uma cultura de alfabetização em dados e de trabalho em equipe entre as áreas de dados e de negócios para melhorar a acessibilidade e o impacto dos dados.
Ao adotar essas práticas, as organizações podem estabelecer uma base de dados sólida para a IA, otimizando os fluxos de trabalho, reduzindo os riscos e liberando mais tempo para tarefas estratégicas.
A maturidade de dados não é apenas uma necessidade técnica; é uma vantagem estratégica que permite às organizações aproveitar todo o potencial da IA. Ao superar a imaturidade de dados, as organizações podem deixar para trás aplicações básicas de IA e adotar casos de uso mais transformadores e orientados à geração de valor, posicionando-se para o sucesso de longo prazo em um futuro impulsionado pela IA.
Para saber mais, consulte nosso Relatório do Índice de Maturidade Digital Empresarial de 2024.
Sobre o autor
Lori MacVittie é engenheira distinta e evangelista-chefe no Escritório do CTO da F5, com ampla experiência em entrega de aplicações, estratégia de automação e infraestrutura. Ela é conhecida por transformar complexidade em clareza, seja definindo diretrizes para agentes de IA, analisando arquiteturas multinuvem frágeis ou investigando os limites de sistemas escaláveis. Ela acumula mais de trinta anos de experiência no setor, abrangendo desenvolvimento de aplicações, arquitetura de TI e operações de redes e sistemas. Antes de ingressar na F5, atuou como editora de tecnologia e recebeu diversos prêmios. MacVittie tem mestrado em Ciência da Computação e é uma autora prolífica, com publicações que abrangem segurança, nuvem e arquitetura empresarial. Ela também é uma entusiasta de jogos de tabuleiro e videogames, além de ter opiniões assumidamente fortes sobre queijos.
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