A importância de preparar dados para integração de IA

Apesar da importância e da chegada oportuna do EU AI Act, ainda há algumas preocupações importantes com a conformidade e o impacto que ela terá nas estratégias de adoção e governança de IA. De fato, uma pesquisa recente descobriu que ter a governança de IA adequada em vigor é uma prioridade máxima para 41% dos tomadores de decisão de negócios. No entanto, cerca de um quarto das empresas do Reino Unido ainda não se prepararam para a IA, e isso se deve em parte à confusão persistente sobre suas obrigações.

No entanto, os requisitos definidos pela Lei são específicos, particularmente para “empresas ou autoridades públicas que desenvolvem ou usam aplicativos de IA que constituem um alto risco para a segurança ou direitos fundamentais dos cidadãos”. Essa categoria de alto risco pode incluir qualquer coisa, desde sistemas de aplicação da lei e emprego até aqueles usados ​​por ciências biológicas e organizações de infraestrutura crítica.

Fundamentalmente, as organizações que desenvolvem ou adotam tecnologias de IA devem adotar uma abordagem baseada em risco com base em uma série de considerações, desde transparência e responsabilidade até supervisão e conformidade.

Neste contexto, uma das prioridades em que os líderes precisam se concentrar muito claramente é preparar seus dados, como quais conjuntos de dados eles podem ou não usar, seus níveis de sensibilidade e precisão, entre outros. Mas isso é apenas o começo. Outras etapas cruciais no processo geral de preparação incluem a criação de políticas que também atendem aos requisitos de conformidade. Não se esqueça de que esses sistemas devem ser ensinados sobre quais dados são sensíveis, bem como as limitações que devem ser aplicadas ao responder a uma solicitação do usuário.

Um plano de preparação de dados de três pontos

A grande questão a ser feita neste ponto, no entanto, é como? Quais são as etapas fundamentais que as organizações devem tomar para garantir que seus dados estejam corretamente preparados para integração com IA? Em termos gerais, há três prioridades principais que devem ser abordadas:

1 — Avalie a maturidade dos dados

O processo deve começar com uma avaliação completa dos níveis existentes de maturidade de dados. Os principais critérios incluem a extensão em que os conjuntos de dados da organização são confiáveis ​​e automatizados em todas as áreas relevantes, de finanças e CRM a dados de inventário. Em particular, esses conjuntos de dados são consistentes, reconciliados e confiáveis?
A avaliação também deve identificar até que ponto processos manuais e propensos a erros, como aqueles que dependem de ferramentas como planilhas do Excel, permanecem em uso. Organizações nessa situação têm menos probabilidade de estar prontas para IA e precisarão melhorar seu gerenciamento de dados antes de seguir em frente.

2 — Implementar uma plataforma de dados moderna

Com base no resultado da avaliação de maturidade dos dados, o próximo passo é criar um plano de ação que priorize as melhorias mais críticas necessárias para se preparar para a IA.

O foco aqui deve ser construir ou aprimorar uma plataforma de dados que forneça análises confiáveis ​​e perspicazes. Essa plataforma deve ser capaz de automatizar totalmente a coleta, o processamento e o relatório de dados, ao mesmo tempo em que elimina a necessidade de intervenção manual. Isso inclui considerações como a transição de análises descritivas e diagnósticas (entender o que aconteceu e por quê) para uma situação em que a organização pode basear decisões com confiança em seus dados.

Organizações que buscam atualizar ou substituir sua plataforma de dados devem escolher uma solução que possa ser dimensionada de acordo com suas necessidades, especialmente uma que possa oferecer suporte a análises e IA mais avançadas à medida que seu nível de maturidade de dados aumenta.

3 — Aproveite a IA e análises avançadas

Depois que a plataforma de dados estiver pronta e fornecendo insights confiáveis ​​e automatizados, a organização estará em uma posição forte para começar a aproveitar a IA e análises avançadas.

Supondo que os conjuntos de dados relevantes sejam confiáveis ​​e bem gerenciados, o processo de desenvolvimento de modelos analíticos avançados e aplicativos orientados por IA pode começar. Isso pode abordar uma ampla variedade de requisitos, desde a integração de IA com sistemas de dados existentes para aprimorar a tomada de decisões, otimizar operações ou oferecer insights preditivos. Em cada situação, a plataforma de dados usada para análises atuais também deve ser capaz de suportar esses casos de uso avançados.

O ponto principal a ser lembrado é que as organizações devem preparar sistematicamente sua infraestrutura de dados em vez de pular direto para a integração de IA sem primeiro fazer o trabalho de base necessário.

Qual é a pressa?

Entre os vários pontos de discussão que vêm com o crescimento da IA ​​está a necessidade de urgência, o que também é verdade para a estratégia de dados. Para organizações que têm tempo e recursos, esse processo já deve estar em andamento e, se não estiver, deve começar imediatamente.

É verdade que aqueles que adiam a organização de seus dados ou não migram para plataformas modernas baseadas em nuvem certamente podem voltar a elas em três a cinco anos, por exemplo. O problema é que, até lá, eles estarão começando do zero e ainda precisarão passar pelos vários processos importantes de preparação e integração de dados. Eles também podem estar competindo com rivais que construíram experiência, impulso e uma vantagem inicial que pode oferecer uma série de vantagens significativas.

O ponto final da verdadeira integração de IA, portanto, pode parecer uma aspiração utópica, mas, como tudo, pode e deve ser dividido pelas organizações nas etapas para levá-las até lá. Elas devem abordar os fundamentos necessários hoje, para habilitá-las amanhã a capitalizar as tecnologias de IA disponíveis.

Reuben Barry é Diretor de Prática — Dados e IA na Nó4.