O Seu Ecossistema de Dados Está Pronto para a Inteligência Artificial? Como as Empresas Podem Garantir que Seus Sistemas Estejam Preparados para uma Reformulação de IA

Como a moeda do futuro, coletar dados é um processo familiar para as empresas. No entanto, a era anterior de tecnologias e conjuntos de ferramentas restringiu as empresas a dados simples e estruturados, como informações transacionais e conversas de clientes e centros de atendimento. A partir daí, as marcas usavam análise de sentimentos para ver como os clientes se sentiam em relação a um produto ou serviço.

Novas ferramentas e capacidades de IA apresentam uma oportunidade incrível para as empresas irem além dos dados estruturados e aproveitar conjuntos de dados complexos e não estruturados, desbloqueando um valor ainda maior para os clientes. Por exemplo, grandes modelos de linguagem (LLMs) podem analisar interações humanas e extrair insights cruciais que enriquecem a experiência do cliente (CX).

No entanto, antes que as organizações possam aproveitar o poder da IA, há muitas etapas a serem preparadas para uma integração de IA, e uma das mais importantes (e facilmente negligenciadas) é modernizar seu ecossistema de dados. Abaixo estão algumas das melhores práticas e estratégias que as empresas podem aproveitar para tornar seus ecossistemas de dados prontos para a IA.

Domínio do Patrimônio de Dados

As empresas devem coletar e organizar seus dados em um repositório central ou patrimônio de dados para se tornarem prontas para a IA. O patrimônio de dados de uma empresa é a infraestrutura que armazena e gerencia todos os dados, com o objetivo principal de tornar os dados disponíveis para as pessoas certas quando elas precisam para tomar decisões baseadas em dados ou obter uma visão holística de seus ativos de dados. Infelizmente, a maioria das empresas não entende seu patrimônio de dados existente, seja devido a restrições legadas, dados isolados, controle de acesso pobre ou alguma combinação de razões.

Para que as empresas alcancem uma compreensão mais profunda de seu patrimônio de dados, elas devem trabalhar com um parceiro que possa fornecer soluções de IA, como uma plataforma de orquestração de IA generativa unificada. Tal plataforma pode permitir que as empresas acelerem a experimentação e a inovação em LLMs, aplicativos nativos de IA, add-ons personalizados e — o mais importante — armazenamentos de dados. Essa plataforma também pode funcionar como uma estação de trabalho de IA segura, escalável e personalizável, ajudando as empresas a alcançar uma compreensão mais profunda de seu ecossistema de dados, melhorando as soluções de negócios impulsionadas por IA.

Ter uma compreensão mais profunda do patrimônio de dados não apenas melhora a eficácia das soluções de IA, mas também ajuda as organizações a usar suas ferramentas de IA de forma mais responsável e priorizando a segurança dos dados. Os dados continuam a se tornar mais detalhados graças aos processos e capacidades impulsionados por IA, destacando a necessidade de conformidade técnica com os requisitos de segurança e aderência às melhores práticas de IA responsável.

Elevando a Governança e Segurança de Dados

As estruturas de governança de dados das empresas precisam passar por uma grande reformulação para se tornarem prontas para a IA. As estruturas de governança de dados são uma invenção relativamente recente, focada em ativos de dados mais tradicionais. No entanto, hoje, além dos dados estruturados, as empresas precisam usar dados não estruturados, como informações de identificação pessoal (PII), e-mails, feedback de clientes, etc., que as estruturas de governança de dados atuais não podem lidar.

Além disso, a IA generativa (Gen AI) está mudando o paradigma de governança de dados de baseado em regras para baseado em guardrails. As empresas precisam definir limites, em vez de confiar em regras rígidas, pois um sucesso ou fracasso não revela nada particularmente interessante. Ao definir limites, calcular uma taxa de sucesso de probabilidade em um conjunto específico de dados e, em seguida, medir se as saídas permanecem dentro desses parâmetros, as organizações podem determinar se uma solução de IA está tecnicamente em conformidade ou se precisa de ajustes finos.

As organizações devem implementar e adotar novas ferramentas, abordagens e metodologias de governança de dados. As marcas líderes usam técnicas de aprendizado de máquina para automatizar a governança e garantia de qualidade de dados. Em particular, ao estabelecer políticas e limites antecipadamente, essas empresas podem automatizar mais facilmente a aplicação de padrões de dados. Outras melhores práticas de governança de dados incluem implantar protocolos rigorosos de processamento e armazenamento de dados, anonimizar dados quando possível e restringir a coleta de dados não autorizada.

À medida que o cenário regulatório atual em torno da coleta de dados impulsionada por IA continua a evoluir, a não conformidade pode causar multas graves e danos à reputação. Navegar essas regras emergentes exigirá uma estrutura de governança de dados abrangente que observe as leis de proteção de dados específicas das regiões de operação de uma empresa, como o AI Act da UE.

Da mesma forma, as empresas devem melhorar a alfabetização de dados em toda a organização. As empresas precisam fazer mudanças em todos os níveis, não apenas com pessoas técnicas, como engenheiros ou cientistas de dados. Comece com uma avaliação de maturidade de dados, avaliando as competências de segurança de dados em diferentes funções. Tal avaliação pode identificar se, por exemplo, as equipes não estão falando a mesma linguagem de negócios. Após estabelecer uma linha de base, as empresas podem implementar planos para aumentar a alfabetização de dados e a conscientização sobre segurança.

Melhorando as Capacidades de Processamento de Dados

Se não estivesse claro anteriormente, os dados não estruturados são o ponto em que as marcas irão falhar ou ter sucesso. Como mencionado anteriormente, os dados não estruturados podem incluir PII, e-mails e feedback de clientes, e qualquer dado que não possa ser armazenado em um arquivo de texto regular, PDF, planilha do Microsoft Excel, etc. A natureza desajeitada dos dados não estruturados os torna mais difíceis de analisar ou realizar pesquisas. A maioria das ferramentas e plataformas de tecnologia de dados não pode incorporar e agir sobre dados fortemente não estruturados — especialmente no contexto de interações diárias com os clientes.

Para superar os desafios dos dados não estruturados, as organizações devem capturar esse conhecimento não documentado, extrair e mapeá-lo em uma base de conhecimento empresarial para criar uma imagem completa de seu ecossistema de dados. No passado, esse processo de gerenciamento de conhecimento era trabalhoso, mas a IA está tornando isso mais fácil e acessível, coletando dados de múltiplas fontes, corrigindo inconsistências, removendo duplicatas, separando dados importantes de não importantes, etc.

Uma vez que a IA se integre a um ecossistema de dados, ela pode ajudar a automatizar o processamento de ativos complexos, como documentos legais, contratos, interações de centro de atendimento, etc. A IA também pode ajudar a construir grafos de conhecimento para organizar dados não estruturados, tornando as capacidades de IA generativa mais eficazes. Além disso, a IA generativa permite que as empresas colem e categorizem dados com base em semelhanças compartilhadas, descobrindo dependências ausentes.

Enquanto essas ferramentas de análise de dados impulsionadas por IA emergentes podem dar sentido e tirar insights de dados desordenados ou não organizados, as empresas também devem modernizar sua pilha de tecnologia para suportar esses conjuntos de dados complexos. Revitalizar a pilha de tecnologia começa com uma auditoria — especificamente, uma avaliação de quais sistemas estão funcionando em um nível que possa se harmonizar com inovações modernas e quais não estão à altura. As empresas também devem determinar quais sistemas existentes podem se integrar a novas ferramentas.

Obtendo Ajuda para se Tornar Pronto para a IA

Tornar um ecossistema de dados pronto para a IA é um processo envolvido, tedioso e multietapas que exige um alto nível de expertise. Poucas empresas possuem esse conhecimento ou habilidades internamente. Se uma marca optar por aproveitar a expertise de um parceiro para preparar seu ecossistema de dados para a integração de IA, há qualidades específicas que elas devem priorizar em sua busca.

Para começar, um parceiro ideal deve possuir expertise técnica em múltiplas disciplinas interconectadas (não apenas IA), como nuvem, segurança, dados, CX, etc. Outro sinal característico de um parceiro excelente é se ele reconhece a importância da agilidade. À medida que a mudança tecnológica acelera, está se tornando mais desafiador prever o futuro. Para esse fim, um parceiro ideal não deve tentar adivinhar algum estado futuro; em vez disso, ele ajuda o ecossistema de dados e o capital humano de uma empresa a se tornarem ágeis o suficiente para se adaptar às tendências do mercado e às demandas dos clientes.

Além disso, como discutido anteriormente, as tecnologias de IA se aplicam a todos, não apenas à equipe de ciência de dados. A capacitação de IA é uma empreitada organizacional. Todos os funcionários precisam ser alfabetizados em IA, independentemente de seu nível. Um parceiro deve ajudar a preencher essa lacuna, reunindo expertise de negócios e pessoas para ajudar as empresas a desenvolver as capacidades necessárias internamente.

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