Como descobrir insights confiáveis e relevantes usando a IA

Uma IA bem-sucedida começa com o alinhamento de mentes humanas. Em termos práticos, todos devem colaborar em cinco aspectos: como a iniciativa é gerenciada, de onde vêm os dados, como eles se movem pela organização, quem pode acessá-los e o nível de preparação dessas pessoas para agir com base em insights gerados por IA. Em outras palavras, uma estratégia inteligente. 

A Penske, que é assunto do nosso primeiro "Caso de líder de dados" do capítulo 2, mostrou como a colaboração inicial pode ser poderosa.

A Penske demonstrou um comportamento essencial que contribuiu muito para o sucesso do seu projeto de IA: regras antes de ferramentas. Sim, há várias ferramentas de IA à disposição e muitas delas podem ajudar você a gerar insights confiáveis e relevantes. Contudo, essas ferramentas não têm valor algum sem estratégias e políticas robustas e bem pensadas que orientem seu uso. Então, por onde começar? 

Como mencionado no capítulo 1, dar a atenção devida à governança e à qualidade dos dados é um primeiro passo crucial. Defina as diretrizes que influenciam todo o ciclo de vida dos dados, desde a criação até a coleta, armazenamento e descarte, incluindo quem pode acessar ou usar esses dados em cada etapa do processo. Provavelmente, já existem leis e regulamentos que determinam como seu setor trata e executa questões de governança e privacidade de dados. Então, certifique-se de que sua estrutura os leve em consideração e estabeleça uma clara supervisão de ética, métodos de mitigação de vieses e treinamentos. 

A partir daí, é importante garantir que seus planos para dados e IA estejam alinhados aos planos da empresa e, então, definir objetivos relevantes, mensuráveis e possíveis de serem alcançados. Se estiver usando GenAI, talvez sua métrica seja velocidade. Se estiver implementando uma solução agêntica, talvez seja a satisfação dos funcionários ou dos clientes. Trabalha num setor altamente regulado? Conformidade e auditabilidade podem ser as estrelas do show. Escolha as métricas mais importantes e mantenha essa lista focada. Ao criar objetivos demais, você arrisca não alcançar nenhum deles.

Caso tenha sido encarregado de uma iniciativa de IA, mas não tenha um caso de uso específico em mente, basta pensar num processo que se beneficiaria de automação. Com sinceridade, você pensou em centenas deles, não é? Nossa recomendação: foque em processos específicos, como geração de insights ou atendimento ao cliente. Mudanças incrementais são mais fáceis de "vender" para os stakeholders. Essas mudanças são as que maximizam o retorno e melhoram o modo de operação da empresa (em vez de mudá-la por completo). 

Além disso, você será visto como um líder de dados de fato quando seus colaboradores tiverem o suporte para realizar trabalhos mais estratégicos. Deixe a IA cuidar de todo o trabalho pesado e tático: detecção de fraude em tempo real, desenvolvimento de modelos preditivos para dispositivos IoT, aprovações automatizadas de crédito e geração de relatórios. 

Você conversou com os stakeholders. Definiu a estratégia. E toda a organização está adotando as novas políticas. Muito bem! 

Mas agora seus dados precisam estar prontos para o horário nobre, e rápido. Porque sua IA se torna o que consome: o bom e o mau. Então, é imperativo que você tenha um sistema de qualidade de dados integrado para transformar seus modelos em máquinas de gerar insights enxutas e eficientes — ou correrá o risco de perder tempo e dinheiro. Era exatamente isso que a RS Components buscava evitar, como mostrado em nosso próximo "Caso de líder de dados". 

1. Dados diversos
   
   Ter mais fontes estruturadas e não estruturadas deixa menos espaço para vieses. Isso significa que seus dados não devem ficar em silos, isolados. Em vez disso, devem abranger uma ampla gama de padrões, perspectivas, variações e cenários relevantes para a aplicação. Quando não se diversifica, os dados de treinamento se tornam um risco para suposições negativas e decisões injustas. 

2. Dados oportunos
   
   Falamos um pouco sobre esse aspecto na seção "tempo real" do capítulo 1, mas é importante reiterá-lo, pois, se não forem oportunos, os dados não ajudarão a gerar previsões e tomar decisões bem-informadas. Treinar modelos de IA com informações desatualizadas é como colocar água no tanque de gasolina: não vai levar você a lugar nenhum. Para garantir que a IA esteja usando os dados mais recentes e com a mais alta qualidade, seu pipeline deve ter o mínimo de latência e estar o mais perto do tempo real possível.  

3. Dados precisos
   
   Se os dados forem falhos, incompletos ou desalinhados com os objetivos do projeto, seu modelo de IA será tão falho quanto. Siga estas três operações para ter dados corretos: crie perfis para os dados de origem, operacionalize estratégias de correção e habilite a linhagem de dados, uma ferramenta importante para rastrear o histórico de uma fonte, medir o impacto e prevenir modificações acidentais.  

4. Dados seguros
   
   Simplificando, deixar dados vulneráveis é como deixar a porta de casa aberta. E não é só a integridade do seu modelo de IA que está em jogo. É a sua reputação. Felizmente, a automação consegue melhorar a segurança em escala, ajudando a detectar e classificar um grande volume de dados, gerenciar o acesso por meio de mascaramento e tokenização, além de controlar a movimentação de dados em toda a empresa. 

5. Dados identificáveis
   
   Trata-se de obter os dados certos no formato correto, garantindo que eles chegarão às pessoas e aos sistemas devidos. Um gerenciamento forte de metadados e catálogos de dados pode ajudar. Processos como semantic typing ajudam sistemas automatizados a entender dados e fornecem mais contexto, enquanto um glossário de negócios e catálogo de metadados os tornam localizáveis e pesquisáveis — uma solução perfeita para quem tem dados ou entendimento de IA limitados. 

6. Dados consumíveis
   
   Se a IA não consegue usar seus dados, não é possível depender dela para a produção de resultados de alta qualidade, especialmente ao implementar automações avançadas, como agentes de IA. Tornar os dados fáceis de absorver permite que sistemas de IA processem informações de forma fluida e as transformem em resultados inteligentes e criativos. 

Com seus poderes combinados, o quociente de prontidão para IA aumenta infinitamente. Uma falha que seja pode sabotar sua tomada de decisões e eficiência com dados imprecisos ou insights questionáveis. Não se esqueça de tomar todas as precauções. Para saber mais sobre os seis passos, baixe o eBook "Os 6 princípios dos dados prontos para IA" 

Para deixar bem claro, neste mundo incrivelmente acelerado, em que se busca a IA a qualquer custo, essa jornada precisa ser rápida. Como um trem-bala. E se os resultados não atenderem às expectativas ou gerarem valor, todo o trabalho terá sido em vão. Então, não entre para as estatísticas das empresas que não conseguiram atuar com IA do jeito certo. Alcance o sucesso para sua organização e sua equipe. Foi exatamente isso que Nirmal Kumar fez quando ajudou a IndianOil a adotar uma plataforma de IA com mais de 150 "usuários avançados". 

Claro, todos queremos que nossas iniciativas de IA levem a grandes ganhos financeiros como os da IndianOil. Contudo, também é importante enxergar o valor transformador, não apenas nos resultados financeiros, mas também no que seus projetos podem entregar. Não é de surpreender que você descubra que melhorias operacionais também podem levar a retornos monetários substanciais.  

Tudo toma forma uma vez que você estabeleça a base de dados correta para a IA, como descrito antes, aqui no capítulo 2. E, mesmo quando isso acontece, será que você deve confiar cegamente no que o computador diz? De jeito algum. É possível usar scores de confiança para verificar rapidamente a qualidade dos dados. Eles funcionam como um sinal verde que confirma que os seus dados atendem a critérios específicos alinhados com seus objetivos. Isso é confiança imediata. Confiança de que seus dados gerarão insights relevantes, para que você possa fazer escolhas rápidas e previsões mais precisas, acelerando a chegada ao mercado. 

Infelizmente, os esforços relacionados a dados em nuvem custam muito mais do que se imaginava, com a maioria dos prompts de IA generativa custando mais do que queries típicas. E esses custos só aumentarão à medida que novos modelos de raciocínio exigirem mais energia até 2027.¹¹ Tudo isso pode soar como um balde de água fria no ROI, mas veja como um sinal de alerta para também considerar gastos e requisitos de energia. Com uma governança de custos mais inclusiva, é possível fazer previsões e rastrear gastos, com menos surpresas que não vão comprometer seus modelos de IA.  

E não se preocupe, mais estratégias de corte de gastos ainda estão por vir no capítulo 3. 

Quanto antes você confiar em seus dados e sua IA, mais cedo sua organização superará as dúvidas, a indecisão e a ineficiência que atrapalham até os líderes de dados mais experientes. Quando os dados trabalham mais na base, os resultados são melhores. Você age mais do que reage. E novos avanços estão mais perto do que imagina.