Em um mundo cada vez mais data-driven, a inteligência articial e a IA Generativa prometem soluções inovadoras para os desafios mais complexos das organizações. No entanto, a realidade é que a qualidade dos dados, a governança e o treinamento humano ainda são os pilares fundamentais para o sucesso dos projetos.
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Muitas empresas, ao embarcar na jornada da IA, acreditavam que a tecnologia resolveria todos os problemas relacionados aos dados. No entanto, a realidade é bem diferente. Os dados continuam sendo a matéria-prima para a tomada de decisões, e a sua qualidade é fundamental para garantir a precisão e a confiabilidade dos resultados gerados pela IA.
Edgar Macari Jr., diretor especialista em análise de dados e inteligência artificial do Gartner, destaca que em várias pesquisas a consultoria constata o fator humano como um desafio constante. “Além da qualidade dos dados, o fator humano representa outro grande obstáculo para o sucesso das iniciativas de IA. A resistência à mudança, a falta de conhecimento técnico e a dificuldade em encontrar profissionais qualificados são alguns dos desafios mais comuns”, diz ele nesta entrevista concedida ao Portal IPNews.
Começando pequeno e medindo o impacto
Para superar esses desafios, a recomendação é que as empresas adotem uma abordagem gradual, iniciando projetos piloto e medindo os resultados de forma rigorosa. Ao começar pequeno, é possível identificar as limitações e ajustar a estratégia de acordo com os resultados obtidos.
Outro fator que deve ser cuidado é a governança de dados, algo fundamental para garantir a qualidade, a segurança e a privacidade dos dados utilizados em projetos de IA. “É preciso definir regras claras para a coleta, armazenamento, uso e compartilhamento dos dados, além de estabelecer mecanismos para monitorar a conformidade com as normas e regulamentações”, lembra Macari.
Assista à entrevista completa.
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