Qualidade dos dados é maior desafio de empresas na jornada da IA
Para 24% das empresas no Brasil, assegurar a qualidade dos dados é um dos três principais desafios para avançar com a inteligência artificial nos processos de negócio. É o que revela uma pesquisa – chamada Construindo Confiança e Credibilidade de Dados para Extrair o Potencial da IA – realizada pela consultoria IDC e encomendada pela Iron Mountain.
A pesquisa ressalta que, em 2024, a geração de dados global deve superar 157 zetabytes (ZB), com potencial para dobrar até 2027. Quase 25% desses dados estão na nuvem e crescem duas vezes mais rápido que em outros ambientes. O crescimento dos dados e a migração para a nuvem está levando as empresas a repensarem estratégias e avaliar soluções para estabelecer uma fundação sólida para a governança dos dados.
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Segundo Orlando Souza, head comercial da Iron Mountain para a América Latina, garantir a confiabilidade dos dados, que em algumas organizações chegam aos milhões de gigabytes acumulados por décadas, exige automação como forma de obter insights. “É preciso considerar plataformas que integrem, organizem e deem visibilidade para dados e processos, assim como recursos de IA que possam apoiar a gestão de conhecimento e potencializar benefícios”, diz.
Atualmente as companhias em transformação digital estão com dificuldade de coordenação de esforços isolados, assim como em lidar com a complexidade e variedade de sistemas e soluções, diz o estudo. Segundo a pesquisa, é preciso estabelecer um processo de gestão de mudança, usar dados de forma consistente e contar com parceiros tecnológicos que tenham visão estratégica.
Aparecem como obstáculos desse processo a quantidade e complexidade dos sistemas legados; a dificuldade de absorção de um mindset de inovação; e a capacidade da TI em relação a tecnologias emergentes.
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