Futurizar a Estratégia de IA da Sua Empresa: Como uma Fundação de Dados Forte Pode Prepará-la para Inovação Sustentável

O ritmo acelerado de inovação tem dado nos líderes empresariais uma sensação de vertigem nos últimos anos, e tem sido desafiador manter o passo com a enxurrada de novas capacidades que estão entrando no mercado. Justo quando as empresas pensam que estão à frente do jogo, um novo anúncio ameaça dividir a atenção e desviar o progresso. Isso fez com que a equipe de direção pense mais a longo prazo com suas estratégias digitais e fortaleça sua capacidade de inovação sustentável.

O conceito de inovação sustentável é diferente da sustentabilidade em si (que geralmente lida com o impacto climático), e é, em vez disso, um reconhecimento de que a tecnologia emergente requer o ecossistema certo para prosperar. Em outras palavras, a transformação digital não é apenas sobre adquirir tecnologia disponível agora, mas também sobre estabelecer uma forte fundação de dados para estar em posição de adquirir qualquer tecnologia que venha a seguir. Essa fundação é a raiz da inovação em si, e permite que as empresas construam um modelo de análise em cima (com IA incorporada) para fornecer insights que impulsionam a mudança. Esse tipo de ambiente é frequentemente a gênese para o princípio bem conhecido de “Falhar Rápido. Aprender Rápido.” porque dá espaço para as equipes experimentarem e testarem novas ideias.

À medida que o hype em torno da IA e da GenAI se transforma de experimentação para execução, as empresas estão protegendo seus investimentos criando uma camada de dados robusta e bem arquitetada que é acessível, organizada e estruturada para resistir à prova do tempo.

Abordando a Lacuna de Dados

Enquanto a tecnologia mais atraente para os clientes tende a atrair todos os holofotes, é a análise de dados por trás dos bastidores que é o verdadeiro cavalo de batalha da IA/GenAI. A maioria dos líderes entende isso agora, mas os programas de IA e os esforços de coleta de dados ainda podem correr paralelamente, onde os dados são acumulados em um local antes de serem alimentados nos programas de IA. Em vez de olhar para o seu programa de dados e os processos de IA/GenAI como duas iniciativas separadas, os dois esforços devem ser vinculados para garantir que os dados sejam arranjados corretamente e estejam prontos para serem consumidos. Ou seja, embora possa haver vastas quantidades de dados disponíveis, os líderes precisam considerar quanto deles está prontamente utilizável para impulsionar seus projetos de IA. A realidade é que não muito. De certa forma, as organizações estão duplicando esforços ao manter os dados e a IA separados, e alinhá-los mais próximos pode ser um diferenciador-chave em termos de melhoria da eficiência, redução de custos e otimização das operações.

De acordo com a BCG, as empresas que investiram tempo em mesclar seus programas de dados e IA desde o início experimentaram um crescimento desproporcional em comparação com seus pares. Afinal, as empresas não podem ter desenvolvimento de IA sem resolver os dados primeiro, e os líderes estão se afastando do pacote ao usar suas capacidades mais maduras para melhor idear, priorizar e garantir a adoção de usos mais diferenciados e transformadores de dados e IA. Como resultado, as empresas que vincularam os dados ao desenvolvimento de IA têm quatro vezes mais casos de uso escalados e adotados em toda a empresa do que os retardatários em dados e IA, e para cada caso de uso que implementam, o impacto financeiro médio é cinco vezes maior.

Para Fortalecer a Fundação de Dados, Comece Perguntando Algumas Perguntas-Chave

Lembre-se de que a capacidade de levantar e transferir dados (seja on-site ou por meio de migração para a nuvem) não é a mesma que torná-los prontos para a IA. Para garantir que os dados estejam preparados para serem consumidos (ou seja, capazes de ser analisados para obter insights de IA), as empresas precisam primeiro considerar algumas perguntas importantes:

• Como nossos dados se alinham com resultados de negócios específicos? Os modelos de IA precisam de dados curados, relevantes e contextualizados para serem eficazes. Nos estágios iniciais, as empresas devem mudar sua mentalidade de como os dados são adquiridos/armazenados para como eles serão usados para a tomada de decisões impulsionada por IA dentro de funções específicas. Quando as empresas arquitetam casos de uso específicos enquanto armazenam e organizam seus dados, eles podem ser mais facilmente acessíveis quando for hora de desenvolver novos processos como IA, GenAI ou IA agente.
• Quais são os obstáculos em nosso caminho? Quando McKinsey pesquisou 100 líderes da equipe de direção em indústrias em todo o mundo, quase 50% tiveram dificuldade em entender os riscos gerados por transformações digitais e analíticas – de longe o principal ponto de dor de gerenciamento de riscos. Em uma corrida para começar a produzir resultados, as empresas podem frequentemente sacrificar a estratégia pela velocidade. Em vez disso, os líderes precisam estudar cuidadosamente todos os ângulos, pensar no futuro e tentar mitigar qualquer potencial de risco.
• Como podemos otimizar nossos dados para aumentar a eficiência? À medida que a necessidade de dados intensifica, é comum que os gerentes coloquem óculos de proteção e se concentrem apenas em seu próprio departamento. Esse tipo de pensamento em silos leva à redundância de dados e velocidades de recuperação de dados mais lentas, então as empresas precisam priorizar a comunicação e a colaboração interfuncionais desde o início.

4 Melhores Práticas para Desenvolver uma Fundação de Dados Forte

As empresas que investem em sua camada de dados hoje estão se preparando para o sucesso de IA a longo prazo no futuro. Aqui estão quatro melhores práticas para ajudar a proteger a estratégia de dados:

1. Garantir a Qualidade e a Governança dos Dados

• Estabelecer a linhagem de dados, gerenciamento de metadados e verificações de qualidade automatizadas
• Utilizar catálogos de dados alimentados por IA para melhor descoberta e classificação
• Simplificar o gerenciamento de dados para garantir a governança sem problemas de dados estruturados e não estruturados, modelos de ML, notebooks, dashboards e arquivos

Um bom exemplo de uma empresa que ativamente utiliza a IA para garantir a qualidade e a governança dos dados é SAP, que integra capacidades de ML dentro de sua suíte de gerenciamento de dados para identificar e retificar inconsistências de dados, melhorando assim a qualidade geral dos dados e mantendo práticas de governança de dados robustas em toda a plataforma.

2. Fortalecer a Segurança, a Privacidade e a Conformidade dos Dados

• Implementar Segurança de Confiança Zero criptografando os dados em repouso e em trânsito
• Usar detecção de ameaças alimentada por IA para identificar anomalias e prevenir violações
• Garantir a conformidade com regulamentações globais como GDPR e CCPA, e automatizar relatórios/auditorias usando IA

Uma empresa que está fazendo coisas inovadoras na cadeia de suprimentos digital e no gerenciamento de riscos de terceiros é Black Kite. A plataforma de inteligência da Black Kite fornece rapidamente e de forma rentável inteligência sobre terceiros e cadeias de suprimentos, priorizando os resultados em um painel simplificado que as equipes de gerenciamento de riscos podem facilmente consumir e fechar lacunas de segurança críticas.

3. Explorar Parcerias Estratégicas

• Avaliar as capacidades de análise avançada e estudar como os dados existentes se saem
• Procurar parceiros que possam integrar IA, engenharia de dados e análise em uma plataforma facilmente gerenciável

Algumas soluções baseadas em nuvem que podem ajudar a estruturar os dados para o sucesso da IA são: (a) Databricks, que se integra a ferramentas existentes e ajuda as empresas a construir, dimensionar e governar dados/IA (incluindo GenAI e outros modelos de ML); e (b) Snowflake, que opera uma plataforma que permite a análise de dados e o acesso simultâneo de conjuntos de dados com latência mínima.

4. Fomentar uma Cultura Orientada por Dados

• Democratizar o acesso aos dados implementando ferramentas de autoatendimento de IA que usam consultas de linguagem natural (NLQ) para tornar os insights de dados acessíveis
• Desenvolver os funcionários em IA e alfabetização de dados, e treinar equipes em IA, GenAI e outros processos de governança de dados
• Encorajar a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros e equipes de negócios para facilitar o compartilhamento de dados e gerar insights mais holísticos

Um exemplo primário de uma empresa que ativamente fomenta uma cultura orientada por dados fortemente dependente de IA é Amazon, que usa dados de clientes extensivamente para personalizar recomendações de produtos, otimizar logística e tomar decisões de negócios informadas em toda a operação, tornando os dados um pilar central de sua estratégia.

Construindo uma Fundação de Dados para o Futuro

De acordo com uma recente pesquisa da KPMG, 67% dos líderes empresariais esperam que a IA transforme fundamentalmente seus negócios nos próximos dois anos, e 85% sentem que a qualidade dos dados será o maior gargalo para o progresso. Isso significa que é hora de repensar os dados em si, focando não apenas no armazenamento, mas na usabilidade e eficiência. Ao colocar as fundações de dados em ordem agora, as empresas podem proteger seus investimentos em IA e se posicionar para a inovação sustentável contínua.