Dados Desordenados Estão Impedindo a Adoção de IA Empresarial – Como as Empresas Podem se Desembaraçar

As startups de saúde estão dizendo que regulamentações pouco claras estão refreando a inovação em IA no setor. É claro que tais precauções são necessárias na indústria de saúde, onde é literalmente uma questão de vida ou morte. Mas o que não faz sentido é a adaptação lenta da IA em todo o SaaS empresarial – um espaço que não está sendo freado por burocracia como outros setores.

Então, o que está impedindo as empresas de adotar a IA para otimizar e agilizar seus processos? O principal culpado é a grande quantidade de dados desordenados que se acumula à medida que as empresas crescem e adicionam novas ferramentas e produtos. Neste artigo, vou explorar como os dados desordenados são um obstáculo à inovação em IA nas empresas e vamos explorar as soluções.

Bem-vindo à selva de dados

Vamos começar olhando para um desafio de dados comum que muitas empresas modernas enfrentam. Inicialmente, quando as empresas oferecem uma gama limitada de produtos, elas geralmente têm dados de receita limpos que estão todos dentro de um único sistema. No entanto, à medida que elas expandem suas ofertas e adotam uma variedade de modelos de receita, as coisas rapidamente se tornam desordenadas.

Por exemplo, uma empresa pode inicialmente empregar um modelo de compra única, mas mais tarde introduzir opções adicionais, como assinaturas ou preços baseados no consumo. À medida que elas crescem, elas provavelmente diversificarão seus canais de vendas também. Uma empresa que começa com 100% de vendas de autoatendimento pode perceber com o tempo que precisa da ajuda de equipes de vendas para vender, cross-vender e conquistar clientes maiores.

Durante os estágios de crescimento rápido, muitas empresas simplesmente empilham novos sistemas de vendas sobre os existentes. Elas adquirem uma ferramenta de SaaS diferente para gerenciar cada movimento diferente, modelo de preço, processo de compra, etc. Não é incomum que o departamento de marketing de uma empresa tenha 20 diferentes ferramentas de SaaS com 20 diferentes silos de dados.

Então, embora as empresas geralmente comecem com dados integrados e limpos, o crescimento faz com que os dados rapidamente saiam do controle, muitas vezes bem antes de as empresas reconhecerem isso como um problema. Os dados se tornam isolados entre os sistemas de faturamento, entrega, sucesso do cliente e outros sistemas, o que significa que as empresas perdem a visibilidade global de seus processos internos. E infelizmente, reconciliar manualmente os dados é frequentemente tão trabalhoso e demorado que as informações podem estar desatualizadas no momento em que estão prontas para uso.

A IA não pode consertar seus dados desordenados para você

Vários clientes potenciais nos perguntaram – “bem, se a IA é tão boa, não pode simplesmente resolver esse problema de dados desordenados para nós?” Infelizmente, os modelos de IA não são a solução para esse problema de dados.

Os modelos de IA atuais requerem conjuntos de dados limpos para funcionar corretamente. As empresas que dependem de movimentos de vendas diversificados, plataformas de SaaS e processos de receita inevitavelmente acumulam conjuntos de dados dispersos e fragmentados. Quando os dados de receita de uma empresa estão espalhados por sistemas incompatíveis que não podem se comunicar entre si, a IA não pode entender isso. Por exemplo, o que é rotulado como “Produto” em um sistema pode ser muito diferente de “Produto” em outro sistema. Essa diferença sutil é difícil para a IA identificar e inevitavelmente levaria a imprecisões.

Os dados precisam ser adequadamente limpos, contextualizados e integrados antes de a IA entrar em cena. Há um conceito errado de longa data de que o armazenamento de dados oferece uma solução de um tamanho só. Na realidade, mesmo com um armazenamento de dados, os dados ainda precisam ser refinados manualmente, rotulados e contextualizados, antes que as empresas possam usá-los para produzir análises significativas. Então, nesse sentido, há paralelos entre o armazenamento de dados e a IA, pois as empresas precisam chegar à raiz do problema de dados desordenados antes de poderem aproveitar os benefícios de qualquer uma dessas ferramentas.

Mesmo quando os dados são contextualizados, os sistemas de IA ainda são estimados a fantasiar pelo menos 3% do tempo. Mas as finanças de uma empresa — onde mesmo um ponto decimal no lugar errado pode ter um efeito dominó que interrompe vários processos — exigem 100% de precisão. Isso significa que a intervenção humana ainda é essencial para validar a precisão e a coerência dos dados. Integrar a IA prematuramente pode até criar mais trabalho para os analistas humanos, que precisam alocar tempo e recursos adicionais para corrigir essas fantasias.

Um dilema de dados

No entanto, a proliferação de soluções de SaaS e os dados desordenados resultantes têm várias soluções.

Em primeiro lugar, as empresas devem avaliar regularmente sua pilha de tecnologia para garantir que cada ferramenta seja estritamente necessária para seus processos de negócios e não apenas contribua para o emaranhado de dados. Você pode encontrar que há 10 ou até 20+ ferramentas que suas equipes estão usando diariamente. Se elas estiverem realmente trazendo valor para os departamentos e para a empresa como um todo, não se livre delas. Mas se os dados desordenados e isolados estiverem interrompendo os processos e a coleta de inteligência, você precisa pesar seus benefícios contra a mudança para uma solução unificada e enxuta, onde todos os dados estão alojados na mesma ferramenta e linguagem.

Neste ponto, as empresas enfrentam um dilema ao escolher software: as ferramentas all-in-one podem oferecer coerência de dados, mas possivelmente menos precisão em áreas específicas. Um meio-termo envolve as empresas buscando software que ofereça um modelo de objeto universal que seja flexível, adaptável e integrado de forma transparente ao ecossistema geral. Por exemplo, o Jira da Atlassian (TEAM ). Essa ferramenta de gerenciamento de projetos opera em um modelo de objeto fácil de entender e altamente extensível, o que facilita adaptá-la a diferentes tipos de gerenciamento de projetos, incluindo desenvolvimento de software ágil, IT/Helpdesk, marketing, educação, etc.

Para navegar nesse trade-off, é crucial mapear as métricas que mais importam para o seu negócio e trabalhar de volta a partir daí. Identificar a Estrela do Norte da sua empresa e alinhar seus sistemas com ela garante que você está arquitetando sua infraestrutura de dados para entregar as informações de que você precisa. Em vez de se concentrar apenas nos fluxos de trabalho operacionais ou na conveniência do usuário, considere se um sistema contribui para métricas não negociáveis, como aquelas cruciais para a tomada de decisões estratégicas.

Em última análise, são as empresas que investem tempo e recursos para desembaraçar a bagunça de dados em que se meteram que serão as primeiras a desbloquear o verdadeiro potencial da IA.