Como preparar seus dados para IA

A Inteligência Artificial (IA) está em todo lugar, integrando-se perfeitamente a todos os setores e indústrias. De conversas à mesa de jantar a reuniões de diretoria de alto risco, as implicações da IA ​​estão sendo discutidas com urgência crescente. 

Em meio a esse hype em torno da adoção da IA, as organizações estão rapidamente percebendo que os dados são essenciais para ter uma IA relevante, responsável e robusta. Então, a questão do momento é:

“Como deixo meus dados prontos para IA?”

Esta não é apenas uma consulta técnica; é um imperativo estratégico que exige uma mudança cultural dentro das organizações. 

Dados limpos, acessíveis, governados e acionáveis ​​são a espinha dorsal de qualquer implementação de IA bem-sucedida.

Aqui estão minhas 5 principais conclusões das discussões animadas com algumas das mentes mais brilhantes em dados e IA.

1. Governança e IA andam de mãos dadas

Governança não é apenas um obstáculo técnico; é o eixo para desbloquear o potencial mais amplo da IA. A governança de dados eficaz garante que os dados sejam limpos, compatíveis e acionáveis, fornecendo uma base sólida para iniciativas de IA. Sem isso, mesmo os modelos de IA mais avançados não conseguirão entregar resultados significativos.

2. Definindo casos de uso de IA

Definir casos de uso de IA é uma etapa crucial no alinhamento de capacidades tecnológicas com necessidades e desafios comerciais específicos. Muitas organizações estão estabelecendo comitês e conselhos de revisão para avaliar e priorizar casos de uso de IA que abrangem departamentos e funções. Escolher onde e quando investir resultará em economia de tempo e custo.

3. Passando do POC para a Produção

Um dos desafios significativos no cenário de IA é a transição de projetos de prova de conceito (POC) para produção em larga escala. Muitos projetos GenAI param no estágio POC devido a problemas de escalabilidade, falta de adesão das partes interessadas ou governança de dados insuficiente. A chave é começar pequeno, provar valor rapidamente e então escalar.

4. O Aspecto cultural da governação

A governança de dados é frequentemente vista como um obstáculo em vez de um facilitador. É crucial mudar essa percepção comunicando o valor estratégico da governança. Isso envolve envolver as partes interessadas em toda a organização, de TI a unidades de negócios, usuários a executivos, e alinhar as iniciativas de governança diretamente com as metas de negócios.

5. O papel da aprendizagem contínua

As universidades estão cada vez mais oferecendo cursos sobre IA e governança de dados, refletindo a crescente importância desses campos. No entanto, a experiência no trabalho continua inestimável. As organizações devem se concentrar no aprendizado contínuo e no desenvolvimento profissional para acompanhar o cenário de IA em rápida evolução.

Passos práticos para tornar seus dados prontos para IA

Preparar seus dados para IA é fundamental para qualquer organização que queira alavancar análises avançadas e aprendizado de máquina de forma eficaz. Aqui estão estratégias para fazer a transição de seus dados para prontidão para IA:

• Avalie e limpe seus dados: inicie uma avaliação completa de seus conjuntos de dados existentes para identificar e retificar inconsistências, valores ausentes e imprecisões. Dados limpos e de qualidade são essenciais para o sucesso dos modelos de IA.
• Crie uma estrutura robusta de governança de dados: Estabeleça um modelo de governança abrangente para garantir a integridade, conformidade e segurança dos dados. Esta estrutura servirá como um roteiro para suas iniciativas de IA, alinhando-as com objetivos de negócios e padrões éticos.
• Invista em infraestrutura escalável: conforme os projetos de IA progridem além da prova de conceito, a infraestrutura escalável se torna crítica. Adote soluções de nuvem e plataformas de dados alimentadas por IA que podem ser dimensionadas para dar suporte a necessidades abrangentes de processamento e armazenamento de dados.
• Promova uma cultura de alfabetização de dados: Promova uma cultura organizacional que valorize a alfabetização de dados em todos os níveis. Forneça treinamento contínuo e incentive uma mentalidade orientada a dados para capacitar os funcionários a utilizar dados de forma eficaz em suas funções.

Créditos: Informatica