Construir o futuro que sonhamos com o poder da Inteligência Artificial

Por César Cernuda, Presidente Mundial da NetApp

Salvador, 13/06/2024 – A inteligência artificial (IA) é agora mais do que uma promessa futurista. É uma realidade que está moldando nossas vidas de maneiras profundas e diversas. Alguns a veem como um catalisador para mudanças positivas, enquanto outros a temem como uma força descontrolada. Na minha opinião, sua verdadeira essência reside na forma como a integramos em nossas vidas e negócios, semelhante às revoluções industriais e científicas do passado. Como tal, a harmonização entre o poder da IA e o futuro que desejamos construir é essencial para navegar neste novo mundo de inovação e complexidade.

O potencial da IA para os negócios é inquestionável. A IA preditiva já é usada para reconhecer padrões, alcançar melhorias de eficiência ou resolver problemas empresariais e sociais de forma mais rápida e eficaz. Ainda mais, a IA generativa não apenas reconhece, mas gera novos padrões.

Ela torna os desenvolvedores de software mais produtivos, possibilita aos criadores de conteúdo oferecer experiências ainda mais imersivas para seu público, e garante que clientes, funcionários, cidadãos e alunos encontrem de uma maneira muito mais fácil. E todo esse mar de possibilidades é feito de um único material: os dados.

A Inteligência Artificial se nutre de dados e, portanto, seu armazenamento, segurança e acessibilidade são cruciais para as análises fornecidas pela IA. Dessa forma, os projetos de implantação de IA generativa alcançarão apenas até onde a qualidade dos dados permitir. E, à medida que a IA evolui e se torna uma parte integral das empresas, a importância de uma infraestrutura de dados inteligente se torna primordial

Necessidades de integração, desempenho e confiança nos dados

Para colocar seus dados “para trabalhar”, as empresas precisam lidar com várias versões de seus modelos e mantê-los atualizados com os conjuntos de dados mais recentes. Para isso, é necessário um fluxo de dados livre, independentemente de serem dados internos da organização ou outros conjuntos relevantes usados para aprimorar os sistemas de IA. Tecnologias complexas e silos organizacionais são os principais obstáculos para iniciar projetos de IA. Portanto, se desejam avançar nesse campo, as organizações devem se equipar com uma infraestrutura de dados na nuvem moderna, inteligente e integrada.

Qualquer empresa, grande ou pequena, que busque otimizar seu motor de dados para aproveitar os benefícios da IA generativa, deve abordar quatro aspectos fundamentais. Em primeiro lugar, é necessário garantir o alinhamento entre seus dados e sua organização de IA. Muitas empresas hoje têm analistas de dados e engenheiros com uma compreensão profunda dos dados, cientistas de dados que podem aplicar ferramentas modernas de análise e analistas de negócios que entendem como usar os dados e as recomendações da IA para impulsionar os resultados empresariais. Mas essas diferentes funções em cada organização devem colaborar como uma única equipe para acelerar o impacto da IA.

O segundo aspecto fundamental seria a análise e consolidação de dados não estruturados. Durante anos, as empresas investiram em ferramentas para extrair valor dos dados estruturados. A IA generativa, no entanto, fornece um poderoso motor para obter valor da parte de maior crescimento de dados hoje em dia, que são os dados não estruturados. Portanto, cada organização precisa de uma visão atualizada de seu panorama de dados não estruturados e de suas aplicações relevantes, para estar pronta para usá-los com aplicativos de IA.

Para se preparar para essa tecnologia, as empresas também não podem esquecer a integração de suas cargas de trabalho e dados com uma infraestrutura híbrida inteligente multicloud.

Por fim, e não menos importante, é importante fortalecer a segurança e governança dos dados. Todo grande poder vem com uma grande responsabilidade e isso é especialmente relevante no caso da IA, onde os dados privados são muito mais valiosos, mas também podem ser uma fonte de erros, preconceitos ou imprecisões nos modelos, portanto, devem ser protegidos e governados.

Em suma, quando uma organização investe em otimizar seu motor de dados, está construindo uma base sólida para desencadear todo o potencial da inteligência artificial de maneira responsável, segura e acessível.

Apesar do entusiasmo com a tecnologia, neste campo devemos enfrentar desafios reais, como preconceitos, transparência e controle. E nossa atenção, no futuro, deve ir além de superar os limites técnicos, harmonizando as capacidades transformadoras da IA com o engenho humano, considerações éticas e uma visão clara do futuro que queremos construir.

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