*Rodney Repullo
A implementação correta da Inteligência Artificial (IA) não é mais apenas uma vantagem tecnológica, mas um imperativo estratégico. Mas, ela depende de dados confiáveis para poder treinar modelos de IA precisos e confiáveis.
No atual cenário de negócios em rápida evolução, as organizações que conseguirem aproveitar o poder da IA de maneira eficaz não apenas aumentarão a sua eficiência operacional, mas também garantirão vantagem competitiva. Ao impulsionar a sua inovação, poderão se estabelecer como líderes em seu segmento.
Mesmo que o potencial da IA seja ilimitado e ainda desconhecido em sua plenitude, o seu sucesso depende da qualidade dos dados que ela processa.
Os dados de alta qualidade são a pedra angular da IA, permitindo que as empresas possam liberar todo o seu potencial e criar valor que possam impulsionar sua atuação diante da concorrência.
O papel da qualidade dos dados na IA
Dados livres de erros e inconsistências são essenciais para o uso bem-sucedido das tecnologias de IA em todas as áreas do conhecimento.
Quanto mais dados qualificados um sistema de IA tiver à sua disposição, melhor poderá treinar modelos com eficiência, seja para prever determinadas variantes, como a manutenção necessária de um parque industrial.
Com os dados incompletos ou incorretos, a IA produzirá resultados imprecisos, irreversíveis ou de alto risco. Portanto, é fundamental manter os dados saneados para criar uma base sólida para o uso da IA.
Como os dados devem ser estruturados?
Os dados devem ser tão completos, disponíveis e livres de erros quanto possível. Por exemplo, a medição da temperatura de uma máquina deve ser registrada com precisão e refletir a temperatura real. Um registro de manutenção de máquina deve incluir todas as informações necessárias, como a data, as ações tomadas e as peças usadas. O registro dos dados deve ser consistente e correto durante a troca entre os diferentes sistemas utilizados.
As duplicatas de dados devem ser evitadas, pois as tecnologias de IA exigem dados exclusivos, como o número de identificação exclusivo de uma máquina específica. A nomenclatura clara dos campos e unidades de dados, como uma especificação de temperatura padronizada em graus Celsius, também é particularmente importante.
Neste ponto entra o valor da integração para oferecer uma comunicação sadia de informações em todas as aplicações envolvidas.
Criando uma base sólida de dados para IA
A geração de uma base sólida de dados para tecnologias de IA é um desafio para todas as organizações. Os dados devem ser coletados, integrados e analisados a partir de várias fontes. Como as empresas podem encontrar uma solução adequada para isso?
1 – Determinar os pré-requisitos a gestão dos dados
O gerenciamento avançado de dados oferece suporte à consolidação centralizada de dados de diferentes fontes, permitindo o uso ideal de tecnologias de IA. As soluções de integração nativas da nuvem podem consolidar os sistemas locais e na nuvem, incluindo várias áreas da produção, data centers e ambientes de nuvem.
Algumas dessas ferramentas de integração também suportam processos de ETL (Extração, Transformação e Carregamento) e a abordagem API-first, estabelecendo conexões com as APIs de vários aplicativos com diferentes tecnologias de integração. Isso possibilita que equipamentos, máquinas, sistemas de back-office, aplicativos, bancos de dados, dispositivos de IoT, serviços da Web e plataformas como Google, Salesforce, SAP e Microsoft Dynamics sejam perfeitamente conectados para facilitar o fluxo contínuo de diferentes tipos de dados.
2 – Preparar a qualidade dos dados
Além de estabelecer e executar continuamente os processos de negócios, é essencial realizar verificações automáticas de erros e imprecisões durante a entrada e a inserção de dados nos sistemas. Dados incorretos ou redundantes devem ser corrigidos ou removidos imediatamente. A infraestrutura de TI deve permitir a padronização e a consolidação de dados de diferentes fontes para obter uma consistência e integridade a longo prazo. O monitoramento regular da qualidade dos dados e as auditorias de acordo com padrões e protocolos definidos também são importantes.
3 – Análise e Utilização de Dados
O uso de ferramentas e técnicas avançadas de análise de dados permite insights mais profundos e decisões de IA orientadas por dados. Painéis e relatórios ajudam a apresentar os dados analisados de maneira compreensível e podem oferecer recomendações valiosas de ação em várias áreas, incluindo manutenção preditiva, controle de qualidade e detecção de erros, processos de produção otimizados, gestão do consumo de energia, cadeia de suprimentos, estoque, automação e robótica e planejamento de capacidade.
Ao seguir estes passos sugeridos, as organizações poderão dar consistência ao trabalho da IA no manuseio dos dados, beneficiando as estratégias para implementar uma política de governança de dados benéfica para os negócios. *Rodney Repullo é CEO da Magic Software Brasil.
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