Fundamentos de dados na era da IA generativa

A IA generativa pode reinventar empresas

A IA generativa pode ajudar as empresas a se reinventarem e impulsionarem o crescimento de várias maneiras. No entanto, para desbloquear o valor da IA em escala em uma organização, é necessário um núcleo digital criado para máquinas e humanos.

A boa notícia é que a maioria das organizações já possui o ativo mais valioso na era da IA generativa: dados proprietários. Mas esses dados estão prontos para IA generativa?

Com o rápido avanço da IA generativa mudando a grande quantidade e os tipos de dados que as empresas precisam, o caminho para a prontidão pode parecer complexo. Mas há um rumo claro a seguir.

Identificamos seis itens essenciais que você precisa saber sobre como os dados mudam na era da IA generativa e o que isso significa para sua empresa, para que você possa sair na frente.

1. Os dados proprietários são sua vantagem competitiva

Os modelos de base de IA generativa tornam-se relevantes e, portanto, úteis quando combinados com os dados proprietários da empresa. Essa combinação desbloqueia insights de alto valor sobre seus clientes, produtos e operações, proporcionando uma vantagem competitiva.

Aproveitar o conhecimento institucional histórico e em tempo real pode melhorar a tomada de decisões internas, reduzir riscos e identificar novas eficiências, além de abrir oportunidades atraentes de monetização.

2. Os dados não estruturados têm um potencial inexplorado

Os dados não estruturados, que abrangem formatos como texto, imagens, áudio e vídeo, são ricos em informações contextuais.

A IA generativa se destaca no processamento desse tipo de dados, transformando-os em valiosos insights e aplicativos de negócios. Como transformar um vídeo de instruções em uma lista de recursos do produto, resumir uma chamada de voz ou criar conteúdo de marketing.

Quando combinado com dados estruturados, ele adiciona o contexto necessário para permitir uma comunicação mais humana: contém sinais de tom e personalidade, aparência e sensação que geram interações muito mais ricas.

3. Dados sintéticos são fundamentais para preencher lacunas

A IA busca por dados e, quanto mais complexa a tarefa ou o resultado, mais dados são necessários. Os dados sintéticos abordam a escassez de conjuntos de dados especializados, permitindo que as empresas explorem vários cenários sem os custos extensivos associados à coleta de dados reais.

Por exemplo, uma empresa pode usar dados sintéticos de produtos e clientes durante testes de mercado para economizar tempo e recursos. Também pode ser usado para gerenciamento de riscos, projetando cenários hipotéticos e até mesmo para remover vieses.

Os dados sintéticos também abordam certos riscos de dados. Ele pode ser usado para treinar modelos de IA sem transgredir a privacidade se os dados forem confidenciais. Nos casos em que os dados são regulamentados, manter cópias de dados sintéticos em vez do original reduz o risco em caso de violação.

4. Os dados conectados são fundamentais para o contexto da IA generativa

Muitos dos dados de hoje estão bloqueados em silos e domínios funcionais, o que limita o potencial e a colaboração. A IA generativa facilita o uso de dados multifuncionais e permite a reinvenção de processos de negócios de ponta a ponta que abrangem funções e cadeias de valor.

As empresas podem aplicar IA generativa para quebrar silos de dados e descobrir maneiras mais eficientes de trabalhar. Para conseguir isso, todas as partes da organização devem tornar os dados acessíveis e tratá-los como um produto valioso - confiável, seguro e fácil de usar.

Pense como a vida seria muito melhor se o atendimento ao cliente pudesse "ver" as atualizações necessárias com base nas especificações exatas da P&D do produto. Ou o marketing pudesse saber imediatamente que a cadeia de suprimentos pode acompanhar sua promoção.

O acesso a dados multifuncionais quebra fronteiras e abre a organização para novas formas de trabalhar.

5. A IA generativa acelera os riscos de dados

A maioria das novas oportunidades vem com novos riscos, e a IA generativa não é exceção. Ela apresenta novos desafios, principalmente quando se trata de governança e segurança de dados. Há uma série de pontos cegos comuns que as organizações devem abordar para mitigar novos riscos, como novos tipos de dados, maior acesso, aumento de ataques e manutenção da qualidade dos dados.

Para mitigar esses riscos, as empresas devem adotar uma governança de dados robusta – algo que geralmente é incorporado aos programas de IA responsável. O próprio programa interno de IA Responsável da Accenture, por exemplo, tem quatro componentes principais - estabelecer governança de IA; realizar uma avaliação de risco de IA; permitir um programa sistemático de testes de RAI; e monitoramento e conformidade contínuos da IA.

6. IA generativa, aplicada aos dados, impulsiona a prontidão dos dados

Não se trata apenas do que seus dados podem fazer pela IA generativa, mas também do que a IA generativa pode fazer por seus dados. A aplicação de IA generativa aos seus processos de dados atuais pode aprimorar vários aspectos da cadeia de fornecimento de dados, desde a captura e curadoria até o consumo.

A IA generativa pode ajudar a resumir e classificar os requisitos de dados de negócios; gerar automaticamente documentos de projeto, casos de teste e dados; e gerar runbooks e scripts de implantação. Ele pode ser usado para ajudar os usuários a encontrar, contextualizar e usar dados.

Ele também oferece oportunidades para ultrapassar sistemas legados e formas lentas de trabalho. Por exemplo, a IA generativa suporta a engenharia reversa de um sistema existente antes da migração e modernização.

Explore todo o potencial dos dados

Muitas empresas possuem uma mina de ouro em potencial valor de IA generativa na forma de seus dados proprietários. É hora de usá-la. A jornada para a prontidão de dados pode ser acelerada mantendo esses seis itens essenciais em mente. Agora que você tem essas informações, como avançar e preparar seus dados?

Identificamos as principais ações que as empresas precisam tomar para garantir que os dados estejam prontos para a IA generativa.

Leia o estudo completo para entender as principais considerações e como fortalecer seus recursos de dados para criar prontidão de dados.