O que alimenta sua Inteligência Artificial?
Por Cesar Ripari, Diretor de Pré-vendas para a América Latina da Qlik
Salvador, 06/05/2025 – A criação de valor para os negócios a partir da Inteligência Artificial (IA) tem uma base fundamental que não pode ser negligenciada: o que alimenta a IA. A revolução dessa tecnologia trouxe benefícios inimagináveis e mudou completamente a maneira como as empresas enxergam os dados em suas estratégias. No entanto, ainda há um caminho importante a percorrer para que essa inovação absolutamente transformadora seja realmente relevante para as empresas. Muitas Inteligências Artificiais ainda são alimentadas por informações erradas ou de baixíssima qualidade. E, como consequência, entregamos apenas resultados com o mesmo nível. O conhecido conceito de “ lixo que entra, lixo sai ” (entra lixo, sai lixo) nunca foi tão verdadeiro.
Com os avanços na IA Gerativa e o aumento do poder computacional, estamos testemunhando a geração de informações e contextos em um volume extraordinário. Para aproveitar todo esse potencial, use dados precisos e confiáveis para fundamentar a IA é a chave. Afinal, eles são o combustível que nutre os algoritmos de IA e, por isso, empresas e organizações que não investem em uma base sólida de dados podem demorar para implementar essas soluções. Ou pior. Podem adotar a tecnologia de forma equivocada e transformar essa iniciativa em um grande problema.
Para que a IA produza resultados precisos e úteis, os dados que a sustentam precisam refletir a realidade do mercado e da empresa sem erros ou distorções. Isso exige que eles sejam diversos, obtidos a partir de diferentes fontes, para reduzir vieses e garantir que sejam menos propensos a tomar decisões injustas. Além disso, é necessário pensar na atualização constante das informações e na sua precisão, pois quando estão desatualizados ou incorretos, produzem respostas imprecisas, comprometendo sua confiabilidade. Os dados atualizados permitem que os modelos de IA acompanhem as tendências, se adaptem a cenários múltiplos e entreguem os melhores resultados possíveis.
No mercado financeiro, por exemplo, bases incorretas podem resultar em análises e desvantagens de risco de crédito, levando à aprovação de empréstimos para clientes inadimplentes ou à negação para bons pagadores. Já no setor logístico, informações desatualizadas e sem qualidade geram problemas de distribuição com vendas de produtos fora de estoque, causando atrasos nas entregas. E, consequentemente, perda de clientes.
A segurança dos dados também é primordial. Deixar as vulnerabilidades em aplicações de IA é como deixar a porta de um cofre aberta, expor roubos de informações confidenciais ou manipulação de sistemas para gerar visões. Apenas por meio de segurança é possível proteger a privacidade, manter a integridade do modelo e garantir o seu desenvolvimento responsável.
Os dados prontos para IA também precisam ser identificáveis e acessíveis no sistema, ou serão o equivalente a uma biblioteca cheia de livros trancados. O conhecimento existe, mas ele não pode ser usado. Mas, cabe ressaltar aqui a importância de conceder o acesso às pessoas e áreas corretas. O mesmo dado pode ser acessado na sua integralidade por uma área, ou seja, completo e detalhado. Além disso, pode ser liberado apenas o acesso à totalização do dado, de forma resumida. Nem sempre um determinado dado será acessível a todos da mesma forma. As informações identificáveis, possíveis com o uso de metadados de negócios e técnicos, revelam o verdadeiro potencial do aprendizado de máquina e da IA Generativa, para que essas ferramentas possam aprender, se adaptar e produzir insights inovadores.
Por último, os dados não precisam estar no formato certo para experimentos de aprendizagem de máquina ou aplicações de Large Language Models (LLM). Facilitar o consumo das informações ajuda a desbloquear o potencial desses sistemas de IA, para que se tornem capazes de ingeri-las e processá-las tranquilamente e se transformem em ações inteligentes e criativas.
O caminho para maximizar o potencial da Inteligência Artificial nos negócios passa, inevitavelmente, pela qualidade dos dados que a alimenta. Empresas e organizações que compreendem a importância de uma base de dados robusta, segura e atualizada saem à frente da concorrência, transformando a IA em uma aliada estratégica e um diferencial de mercado. Essa nova era de inovação que vivemos exige que as companhias invistam no ingrediente certo — seus dados — para mover a máquina da IA na direção certa, trazendo uma nova perspectiva para os negócios.
