A adoção da inteligência artificial generativa promete transformar diversos sectores, podendo gerar benefícios económicos de até 4,4 biliões de dólares anuais. No entanto, o sucesso destas tecnologias depende crucialmente da qualidade e da estrutura dos dados das empresas. Desafios como a gestão de dados não-estruturados, segurança e integração com fluxos de trabalho existentes são barreiras significativas. Estratégias eficazes incluem melhorar a arquitetura de dados, investir em talentos de engenharia de dados e utilizar a IA para otimizar a governança e análise de dados. A gestão de dados é crucial, exigindo abordagens holísticas que contemplem segurança, privacidade e qualidade para maximizar o valor dos dados, na era digital.
Abordagem Holística
Para gerir grandes volumes de dados, Paulo Figueiredo, responsável pelo Centro de Excelência m Data & Gen-AI da Glintt Global, defende uma estrutura robusta e escalável, que assegure, não só um processamento e armazenamento eficazes, mas também a gestão do aumento do volume de dados ao longo do tempo, o que pode implicar custos:
«A privacidade e a segurança dos dados são também, sem dúvida, um dos grandes desafios, com uma necessidade cada vez maior e mais premente de assegurar a sua proteção contra acessos não autorizados». Outras questões de carácter mais operacional, como o impacto da organização e da qualidade dos dados no desempenho e precisão dos modelos de IA, foram também fatores apontados por Paulo Figueiredo como importantes a considerar, sobretudo em contextos complexos e que exigem grande precisão:
«Adicionalmente, questões operacionais, como a organização e a qualidade dos dados, têm um impacto direto na eficácia dos modelos de IA». O responsável fala ainda no facto de dados mal-organizados ou de baixa qualidade poderem levar a modelos de IA imprecisos e ineficazes, resultando em decisões erradas que podem afetar negativamente as operações empresariais. «É essencial desenvolver sistemas que não só organizem os dados de maneira lógica e acessível, mas também mantenham a qualidade dos mesmos através de processos contínuo de limpeza e validação», considera Paulo Figueiredo.
Portanto, ao enfrentarem esses desafios, o responsável da Glintt Global defende a adoção de uma abordagem holística que contemple a infraestrutura técnica necessária para lidar com grandes volumes de dados, bem como práticas operacionais que garantam a segurança, a privacidade e a precisão dos sistemas de IA: «Isto requer uma colaboração contínua entre especialistas em dado, engenheiros de segurança, analistas e programadores de IA para criar soluções que sejam tanto escaláveis quanto sustentáveis, permitindo que as organizações maximizem o potencial dos seus dados na era digital». Em conclusão, à medida que as empresas de todo o mundo exploram o potencial da IA generativa, a preparação e a gestão estratégica dos seus dados serão decisivas para determinar o seu sucesso neste cenário tecnológico em evolução.
A falta de dados fiáveis alimenta o receio de perder os benefícios da IA.
fonte: Business.it (impressa)
