Organizando nossos dados desorganizados: como a IA está mudando o jogo.

Estamos afogados em dados. Cada plataforma, smartwatch e smartphone fragmenta nossas vidas em pequenas porções quantificáveis, mas a maior parte delas permanece incoerente e inutilizável. 

As empresas sabem disso, e é por isso que a gigante da tecnologia Meta investido No verão passado, a Scale AI investiu US$ 14 bilhões para adquirir uma participação de 49% na startup de rotulagem de dados, fazendo um movimento calculado e estratégico para garantir dados de treinamento de alta qualidade para seus modelos de IA.

A confiabilidade de grandes modelos de linguagem depende inteiramente da qualidade dos dados que recebem – em resumo, “lixo entra, lixo sai”. Hoje, no entanto, o verdadeiro desafio que as empresas enfrentam é transformar uma avalanche de informações brutas em dados acionáveis. 

A solução pode estar bem diante dos nossos olhos: a própria IA pode ajudar, gerando estratégias para contornar a tarefa tediosa de rotular conjuntos de dados massivos ou vasculhar planilhas intermináveis, transformando o caos em inteligência humana utilizável. 

Quando os dados ficam confusos: os custos ocultos para as empresas

De acordo com as a pesquisa da Gartner A partir de 2020, a baixa qualidade dos dados custou às organizações pelo menos US$ 12.9 milhões por ano, afetando a produtividade e levando a decisões mal informadas e relatórios imprecisos. 

As consequências de dados desorganizados são ainda mais evidentes em setores como o da saúde. Registros de saúde incompletos, detalhes de faturamento inconsistentes e dados incompatíveis entre sistemas podem levar a diagnósticos errôneos, erros de tratamento e alocação ineficiente de recursos. A longo prazo, isso aumenta os custos e mina a confiança nesses sistemas.

Enquanto isso, na logística, dados incompatíveis entre fornecedores e distribuidores podem resultar em atrasos ou falta de estoque. Um endereço de entrega incorreto ou um registro de estoque desatualizado podem ter um efeito cascata em toda a cadeia de suprimentos, levando a prazos perdidos e clientes insatisfeitos. 

“Ao ser capaz de antecipar ou compreender o que pode acontecer [ao longo do percurso] – com base em dados históricos combinados – é possível realmente reduzir essas ineficiências.” Asparuh KoevCEO de uma empresa de IA para logística Transmétrica, observou durante a conversa com Unir IA.

Em termos mais práticos, dados desorganizados são dispendiosos. A regra 1-10-100 ilustra isso: custa US$ 1 para verificar os dados no momento da entrada, US$ 10 para limpá-los posteriormente e US$ 100 se nada for feito.

O que as plataformas com inteligência artificial trazem de novo?

À medida que as empresas lidam com quantidades crescentes de dados inconsistentes, elas estão recorrendo à IA em busca de soluções. Plataformas emergentes baseadas em IA automatizam o processo de limpeza de dados, garantindo custo-benefício e melhorando a precisão.

Robert Giardina, Fundador da ClaritypeUma dessas plataformas explicou o processo de IA: 

“Isso converge os dados para um formato comum: parte do processo é converter cada dado em um formato canônico que se adeque ao negócio.” 

A IA da Claritype vai além da simples padronização. O recurso de reparo supervisionado da plataforma permite que as organizações ultrapassem as fronteiras dos sistemas em busca de respostas para suas perguntas mais urgentes, eliminando silos. 

“Sistemas que antes eram mantidos separados contêm cada um uma parte da resposta para perguntas que abrangem toda a empresa”, disse Giardina. Unir IA. 

Se um fornecedor chave for afetado por um atraso no envio, por exemplo, somente conectando fornecedores a pedidos e histórico de clientes é que uma empresa poderá determinar quais de seus principais clientes devem ser notificados primeiro sobre o atraso.

“Nosso objetivo final é estender esse pensamento interconectado para unificar todos os fragmentos de dados da empresa, para que possamos tornar cada pergunta fácil e imediata de responder”, disse Giardina. 

Esse tipo de pensamento interconectado é representativo da mudança de mentalidade mais ampla que está ocorrendo nas empresas hoje em dia, à medida que elas fazem a transição de ad hoc Da limpeza de dados à governança sistemática de dados. Em vez de tratar a qualidade dos dados como uma solução pontual, as organizações estão desenvolvendo processos estruturados para garantir consistência e confiabilidade em todos os seus sistemas.

A governança de dados é hoje considerada um processo de negócios valioso, e não apenas uma tarefa de TI. Ao integrar a gestão de dados em suas estratégias globais, as empresas podem tomar decisões mais acertadas e obter insights mais relevantes a partir de seus dados.

Como a IA limpa os dados e os desafios que enfrenta.

Depender excessivamente da IA ​​pode ser perigoso. Para Giardina, “as conversões automatizadas de dados preocupantes são aquelas que vão além da padronização e se tornam meras suposições”. 

Por exemplo, algumas abreviações podem ser facilmente mal interpretadas. "International Business Machines, Inc." ou "IBM", por exemplo, normalmente seriam convertidas para "IBM", mas se a conversão fosse automatizada e "IB" fosse acidentalmente convertido para "IBM", isso poderia causar problemas significativos para ambas as empresas.

Dados faltantes e imprecisos são dois dos problemas mais comuns, e confiar exclusivamente na IA para preencher as lacunas de acordo com o contexto pode facilmente ser contraproducente. Como Giardina destaca, “quando os efeitos são de alguma forma significativos, precisamos que um humano aprove cada estimativa”. 

Equilibrando automação com visão humana

Dados desorganizados evidenciam falhas profundas na forma como as organizações lidam com a informação. Para avançar e aprimorar a tomada de decisões, as empresas precisam deixar de encarar os dados como uma questão puramente técnica e adotar modelos de governança que combinem conhecimento especializado, consciência ética e uma visão estratégica de longo prazo. 

Dados mais limpos criam uma IA mais eficaz, o que, por sua vez, ajuda a melhorar a qualidade dos dados; esse ciclo de reforço mútuo é promissor, mas serve como um lembrete de que a automação sozinha não resolverá nosso problema de dados desorganizados. Esse potencial só pode ser concretizado combinando a precisão algorítmica com o julgamento humano e a consciência dos vieses que ele pode introduzir, garantindo transparência e mais confiança nos sistemas que construímos.

Alex Sandoval, CEO de uma empresa de IA para inteligência de manufatura, Allie IAAlém disso, destacou-se que os copilotos de IA generativa não funcionam apenas com algoritmos, mas sim dependem da fluência humana na lógica da fábrica. 

“As implementações mais bem-sucedidas de hoje não se resumem apenas a alimentar modelos com vastos dados de controladores lógicos programáveis ​​(CLPs), anotações do operador e protocolos de conformidade. Elas dependem de um novo tipo de profissional de linha de frente: alguém que consiga traduzir o comportamento da máquina em intuição digital”, concluiu.