Como Preparar Seus Dados para a Adoção de Inteligência Artificial

A adoção de inteligência artificial (IA) nas empresas é um processo que exige uma preparação cuidadosa dos dados. Muitas organizações enfrentam dificuldades devido à fragmentação e inconsistência dos dados, o que pode comprometer a eficácia das soluções de IA. Um estudo da NVIDIA revelou que 48% das empresas consideram problemas relacionados a dados como o principal desafio na implementação de IA. Isso indica que, para que a IA seja bem-sucedida, é essencial que os dados sejam organizados e governados de maneira adequada.

Os dados empresariais costumam ser desordenados e dispersos em diversos sistemas, dificultando a criação de uma visão coesa. Essa desorganização pode levar a erros de identificação e granularidade, onde, por exemplo, um sistema armazena números de contas como dígitos simples, enquanto outro adiciona um prefixo. Essas pequenas inconsistências geram etapas adicionais de reconciliação, aumentando a complexidade do trabalho com dados.

A governança de dados é um aspecto crítico que agrava esses problemas. Sem um sistema que controle o acesso, a movimentação e as proteções dos dados, surgem lacunas rapidamente. A exposição de informações pessoais identificáveis (PII) é um risco evidente; um e-mail que caia em mãos erradas pode resultar em uma violação grave. Além disso, dados brutos e não estruturados tendem a gerar resultados medíocres em IA e são mais caros para processar.

Dados limpos e estruturados, por outro lado, proporcionam resultados melhores a um custo menor. Outro aspecto importante é a explicabilidade dos dados, que está se tornando uma exigência legal em muitos países. Organizações precisam demonstrar como as decisões impulsionadas por IA foram tomadas. Se a base de dados não for sólida, pode ser impossível justificar as decisões, levando a possíveis violações de conformidade.

Antes de implementar soluções de IA, é fundamental definir uma governança clara. Isso inclui classificar os dados: identificar o que são, de onde vieram e quem pode acessá-los. É importante separar as funções de tomada de decisão técnica e supervisão de conformidade, evitando que a mesma pessoa estabeleça regras e monitore o cumprimento delas.

A governança de IA deve ser uma função contínua e multifuncional. Designar representantes de cada departamento para reuniões mensais pode ajudar a discutir o que cada equipe está desenvolvendo, quais preocupações surgiram e que suporte precisam mutuamente. Essa abordagem colaborativa pode facilitar a identificação de problemas e a troca de soluções.

Iniciativas maiores de prontidão para IA devem ser tratadas como qualquer outro projeto empresarial. É essencial designar um gerente de projeto, um proprietário executivo, estabelecer uma cadência semanal e criar uma lista de tarefas a serem cumpridas. Essa estrutura ajuda a manter o foco e a organização durante o processo de implementação.

Coletar dados comportamentais antes mesmo de serem necessários é uma estratégia inteligente. Os resultados obtidos com IA podem variar significativamente dependendo da habilidade do operador, que pode usar a tecnologia como um simples motor de busca ou desenvolver fluxos de trabalho autônomos. Sem visibilidade sobre o uso da IA, as empresas podem acabar investindo em licenças de IA e obtendo resultados insatisfatórios.

É importante monitorar quem precisa de treinamento, se possuem as ferramentas adequadas e quais resultados estão alcançando. O risco de tomar decisões estratégicas erradas, como abandonar uma implementação, pode ser alto se a verdadeira solução for apenas um melhor treinamento ou uma ferramenta diferente.

Outro ponto a considerar é que, quando um trabalhador experiente completa uma tarefa com a ajuda da IA, ele sai mais capacitado do que quando começou. O aprendizado e a produção de resultados devem ocorrer simultaneamente. Os dados comportamentais devem demonstrar essa evolução ao longo do tempo, não apenas a conclusão de tarefas, mas também o crescimento das habilidades.

Quando um novato aceita passivamente o que a IA produz, obtém o resultado, mas não o crescimento. Os dados comportamentais são essenciais para identificar essa lacuna precocemente, evitando custos a longo prazo que podem ser difíceis de reverter.

Manter a curiosidade e buscar vitórias rápidas é fundamental. Direcione os esforços de prontidão de dados para os fluxos de trabalho onde o trabalho realmente acontece e priorize ferramentas que permitam acessar esses dados de forma eficiente.

Um exemplo recente ilustra bem essa abordagem. Um gerente de produto utilizou uma análise impulsionada por IA para examinar padrões de bugs trimestrais, utilizando dados das ferramentas mais comuns do departamento. Os resultados foram surpreendentes: uma equipe estava lidando com uma quantidade desproporcional de tickets, a maioria deles solicitando soluções manuais para uma funcionalidade ausente.

Enquanto outras equipes dividiam seu tempo em aproximadamente 75% para novos trabalhos e 25% para bugs, essa equipe estava mais próxima de um equilíbrio de 50-50. A falta de uma única funcionalidade estava fazendo com que a organização operasse com 1,5 pessoas abaixo da capacidade ideal.

Essa análise levou apenas 45 minutos e não teria sido possível sem dados organizados, etiquetados por equipe, conectados a colaboradores individuais e acessíveis através de conectores de IA existentes, protegidos por controles de acesso baseados em funções. As organizações que mais se beneficiam da IA são aquelas que capacitam suas equipes a questionar e explorar, tendo dados disponíveis para diagnósticos rápidos. Isso só é possível quando a fundação de dados já está estabelecida.

Em resumo, a preparação adequada dos dados é um passo crucial para a adoção bem-sucedida da inteligência artificial. As empresas que investem em governança e organização de dados estarão melhor posicionadas para aproveitar as oportunidades que a IA oferece, evitando riscos e ineficiências que podem comprometer seus esforços.