Uma relação simbiótica: como a IA pode liberar o poder das equipes de dados

Pode ser bastante difícil acompanhar as últimas tendências de Inteligência Artificial (IA), quanto mais colocá-las em prática. Mas, com o surgimento de padrões regulatórios, como a Ordem Executiva de IA do Presidente americano Joe Biden ou a Declaração de Bletchley, do Reino Unido, sobre Segurança de IA, essa desculpa pode não ser suficiente por muito mais tempo. Uma estrutura mais clara sobre como a IA é governada fornece às empresas a oportunidade de implementá-la, desde que as bases de dados estejam prontas para isso.

Como resultado, os líderes de negócios estão pressionando suas empresas, pedindo que demonstrem rapidamente o valor da IA. E são as equipes de dados que estão à frente disso. Os profissionais de dados são cruciais para todas as estratégias de IA, responsáveis por alimentar os modelos com informações governadas e garantir que eles sejam impactantes e éticos. Isso não é uma tarefa simples.

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Felizmente, a relação entre as equipes de dados e a IA é simbiótica. Os profissionais de dados podem supervisionar as informações que informam a IA, mas, em meio à pressão para realizar seu potencial, a IA também pode ajudá-las a extrair o máximo de valor dos dados.

Aprimorando os processos de dados com IA

A esta altura, já sabemos que há um valor latente no volume sem precedentes de dados disponíveis para as organizações. Mas a IA pode desempenhar um papel importante no aprimoramento dos processos analíticos, para que esse valor possa ser percebido.

Além da velocidade de análise que costuma ser associada à IA, um de seus benefícios mais relevantes – principalmente em uma economia turbulenta – é criar modelos preditivos que permitam às empresas antecipar tendências e resultados futuros. No setor de saúde, as organizações coletam dados de cada interação com o paciente e de cada teste de diagnóstico, muitos dos quais são para prever pontos de pressão e o fluxo de pacientes entre os departamentos para atender à demanda e oferecer o melhor atendimento.

Isso nos leva ao principal benefício da IA para as equipes de dados: descobrir respostas para perguntas que você não sabia que tinha. Além de analisar grandes volumes de informações, ela pode identificar instantaneamente relacionamentos, padrões e anomalias em conjuntos de dados. Isso significa que os usuários corporativos e os analistas não precisam de habilidades em nível de um cientista de dados para obter o máximo valor deles.

Mas isso não é tão fácil quanto “simplesmente adotar” a IA; as equipes de dados estarão muito cientes dos desafios associados à sua introdução em processos testados e confiáveis, mesmo que eles possam ser melhorados. Testes cuidadosos e conformidade regulatória são cruciais para estabelecer a base de dados para a adoção da IA, para atingir o equilíbrio certo entre risco e inovação.

Fazendo a IA funcionar para as equipes de dados

Com uma compreensão dos benefícios e das considerações para os profissionais de dados que buscam aprimorar os processos de analytics com IA, conversamos com profissionais de dados de todo o mundo para identificar como eles podem colocar em prática técnicas tangíveis de IA. Aqui estão alguns conselhos desses profissionais de dados sobre como maximizar o valor da IA – e comprová-lo:

– Encontre primeiro os ganhos mais rápidos: Apesar das possíveis aplicações da IA para gerenciar dados não estruturados, os ganhos mais rápidos ainda residem nas informações estruturadas. Esses conjuntos de dados são familiares às organizações, o que significa que são limpos, confiáveis e representam uma base de baixo risco para testar técnicas de IA mais sofisticadas.

– Identifique um desafio para medir o impacto: A IA provavelmente terá um impacto significativo, mas é importante garantir que ela esteja vinculada a um caso de uso específico para que haja um retorno demonstrável. Brincar com a tecnologia só o levará até certo ponto. As iniciativas e os investimentos em IA, muitas vezes conduzidos pelas equipes de dados responsáveis pelo gerenciamento dos modelos, devem ter um desafio específico em mente para que os benefícios possam ser comprovados.

– Não se esqueça de seu público: O uso de IA para processos de dados não garante que eles causarão impacto nos negócios. A análise aprimorada não significa nada se não puder ser transmitida claramente aos tomadores de decisão. É importante envolver os consumidores dessas informações no processo, desde a criação do modelo de IA até a forma como os insights devem ser fornecidos. Com muita frequência, os modelos inovadores não são utilizados porque são implementados de uma forma que não ajuda o usuário final dos dados.

– Reduza os riscos com a integração de dados: A integração e a governança de dados continuam sendo uma parte vital de qualquer novo processo introduzido de IA. A Inteligência Artificial também exige uma abordagem mais flexível para o gerenciamento de dados, dada a rapidez com que um influxo de novas entradas de dados pode chegar para alterar um modelo. As organizações devem criar uma fonte de dados sólida, governada e confiável para fornecer suporte aos processos atuais de dados e analytics e sobre a qual criar técnicas novas e orientadas por IA.

– Vá em frente e faça experimentos: Manter a governança e a segurança robustas dos dados não deve impedir que as equipes de dados façam experiências com IA. Comece definindo objetivos claros, garantindo que os dados sejam devidamente anonimizados e introduzindo provas de conceito em conjunto com o departamento de TI. Interromper os processos existentes não é fácil, mas esse é mais um motivo para começar a fazer experimentos agora.

Com a ajuda da IA, as equipes de dados podem extrair essas informações melhor e mais rapidamente do que nunca. Talvez sejam os aplicativos voltados para o cliente que ocupem as manchetes, mas não é possível tê-los sem antes otimizar o uso de dados entre as equipes internas. Como acontece com todas as novas tecnologias, a introdução da IA em processos estabelecidos virá acompanhada de alguma especulação sobre seu impacto. Isso pode ser exponencial se for aplicado aos processos de dados principais que sustentam a IA.

O potencial oculto nos dados comerciais torna a IA uma aliada inegociável para muitos, mas a adoção é uma jornada. Para maximizar seu potencial, as equipes de dados devem começar aos poucos, fazer testes iterativos e aprender continuamente, com um compromisso com práticas éticas e responsáveis. E, acima de tudo, se você ainda não o fez, comece!

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