Quase todas as empresas lhe dirão, e com razão, que seu ativo mais importante são as pessoas. Um prestador de serviços sem pessoas é apenas um escritório vazio, um fabricante apenas máquinas pesadas ociosas e um sistema de saúde apenas um conjunto de camas vazias.
Esta verdade não vai mudar, mas nos últimos anos a imagem do valor de uma organização para além do seu pessoal tem vindo a transformar-se fundamentalmente. Enquanto diferentes sectores poderiam ter dado contas muito diferentes sobre onde reside o seu valor, hoje o segundo maior activo está a tornar-se, na maioria das áreas, os dados.
Ferramentas, infraestrutura e processos mais digitalizados e mais conectados geraram uma explosão de dados que oferece insights mais profundos sobre os clientes, operações mais eficientes, inovação de maior qualidade, tomada de decisão mais rápida e muito mais. Em suma, os dados prometem permitir toda a agilidade e capacidade de resposta que as empresas precisam para impulsionar o crescimento.
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A promessa da inteligência artificial
É claro que, como sabe qualquer CTO ou CIO encarregado de aproveitar os dados para obter uma vantagem competitiva, os dados brutos em si são apenas um benefício prometido e hipotético. O crescimento exponencial dos dados não chega de forma facilmente utilizável, precisamente porque vem de todos os lugares. Fontes como dispositivos conectados e sensores físicos, transações financeiras e jornadas de usuários de sites, conversas nas redes sociais e tendências de mercado, todos emitem coletivamente um vasto e caótico fluxo de informações para as empresas gerenciarem.
Esse caos deixa os líderes tecnológicos a fazer malabarismos com duas pressões significativas. O primeiro é o custo crescente de armazenamento. Saber que o valor pode estar incorporado em todos estes dados incentiva a manter o máximo possível deles, o que – especialmente com formatos mais pesados como vídeo e áudio – pode levar a contas de armazenamento que chegam a milhões por ano.
O próprio peso crescente dos custos de TI agrava a segunda grande pressão: expectativas crescentes em torno de encontrar valor no ruído dos dados empresariais. Em particular, as empresas procuram cada vez mais responder à natureza esmagadora dos dados empresariais modernos através da implementação de IA, com o objetivo de encontrar fluxos de trabalho que possam (ao contrário dos processos conduzidos por humanos) escalar perfeitamente com o volume de dados, adicionando recursos computacionais adicionais.
No entanto, isto conduz a um certo paradoxo: embora as ferramentas emergentes de IA tenham certamente a capacidade de lidar com dados em grande escala e torná-los valiosos, essas ferramentas são, em regra, tão boas quanto os dados que lhes são fornecidos. Dados ruins, irrelevantes ou incorretos, armazenados em formatos ou locais inúteis ou contraditórios, não proporcionarão o valor impulsionado pela IA que as empresas esperam. A resposta da IA aos desafios dos dados empresariais depende primeiro de resolver alguns dos desafios que as empresas enfrentam em relação à organização e gestão dos seus dados.
Entendendo o que importa
A ideia de que a qualidade do resultado de uma solução de IA é limitada pela qualidade dos dados que você alimenta tem sido uma afirmação comum desde o início do último boom da tecnologia de IA, há alguns anos. “Entra lixo, sai lixo” é um ditado na indústria de TI há muito tempo e continua verdadeiro até hoje.
No entanto, isso deixa uma questão em aberto sobre o que realmente significam dados “bons” para as empresas que procuram utilizar a IA para encontrar as vantagens que permitem o crescimento que ela promete. Uma forma de ver isto é voltar ao facto fundamental de que a coisa mais valiosa que uma empresa tem são as suas pessoas e, portanto, os dados têm de funcionar para as pessoas que deles necessitam.
Sabemos, pela experiência de trabalhar com grandes organizações para transformar as suas estratégias de dados, que, normalmente, metade de todos os dados registados são ruído. Podem ser informações duplicadas, desatualizadas ou que nunca precisaram ser armazenadas. Cerca de outro quarto das informações de uma organização será necessária para registros em papel, em vez de usos reais da aplicação: conhecer a jornada pela qual uma informação percorreu é importante para uma auditoria, mas não para o usuário final.
E então, nem todos os dados restantes que são relevantes e necessários têm o mesmo status. Os detalhes de um pedido não atendido de um cliente precisam estar disponíveis instantaneamente, por exemplo, mas as faturas de uma década atrás provavelmente podem ser colocadas em armazenamento refrigerado de acesso mais lento, a fim de economizar despesas e energia.
Provavelmente todos nós já passamos por situações em que obter as informações de que precisamos no trabalho significa vasculhar camadas de arquivos e registros inúteis ou desnecessários. Se uma empresa quiser implantar uma solução de IA como um chatbot para capacitar funcionários ou clientes a acessar esses dados de forma mais eficaz, o desafio subjacente não desaparece: quer esteja operando em um banco de dados tradicional ou em um lago de dados de mídia não estruturados, o A solução de IA precisa de acesso apenas ao que realmente importa.
O primeiro passo, portanto, é garantir que os dados sejam relevantes e bem gerenciados do ponto de vista humano.
Os dados úteis que uma empresa gera podem ser uma minoria, mas não são de forma alguma pequenos – e continuarão a crescer a um ritmo acelerado. Soluções escaláveis de IA serão vitais para obter valor desses dados, mas o processo começa com uma abordagem transformacional à estratégia de dados da organização que estabelece as bases para o sucesso.
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