De facto, o futuro da IA empresarial não está dependente de mais dados, «mas sim dos dados certos» e, nos dias de hoje, as soluções de IA existentes carecem dos dados necessários para serem verdadeiramente úteis às empresas. «Para que a IA forneça resultados reais e de valor acrescentado para as empresas, precisamos de modelos baseados nos dados da própria empresa, embora actualmente a maioria dos dados das empresas estão presos em silos desconectados e que não fornecem qualquer valor», lembra o principal solution engineer da Salesforce.
Para Tiago Esteves, não há dúvida que a necessidade de visão dos dados em tempo real, nomeadamente dos dados operacionais, vai moldar a evolução da IA no futuro. «Desbloquear o poder dos dados em tempo real é da maior importância – por exemplo, dados em tempo real de que um potencial cliente acabou de visitar o site da empresa». Anteriormente, explica Tiago Esteves, os representantes de vendas não teriam como saber dessa informação sem extrair manualmente os dados para um relatório personalizado: «Os dados em tempo real trazem insights accionáveis, permitindo o envolvimento imediato do cliente, resultando em taxas de conversão mais altas, crescimento de receita e satisfação do cliente».
Empresas precisam focar mais esforços em gerir dados
«Deparamo-nos, muitas vezes, com empresas que operam elevados volumes de informação, mas que têm uma dificuldade tremenda em disponibilizar essa informação de forma simples, interpretável, coerente e com qualidade suficiente, para ser utilizada em processos analíticos, desde os mais básicos e descritivos até aos mais avançados e generativos», explicou à businessIT Rui Teles, administrador da Accenture, apresentando este facto como um desafio à gestão de dados na era da IA. «Por outro lado, não é a quantidade de dados que traz efectividade à função de IA. É a qualidade e uma gestão estruturada dos mesmos que faz a diferença», destaca o responsável.
Para o administrador, as empresas precisam de focar mais esforços, investimento e tempo em gerir os seus dados, disponibilizando-os em soluções cloud, cloud esta nas suas mais diversas formas de corporização, com ferramentas de exploração intuitivas, correctamente catalogados, rastreáveis, cumprindo normas de privacidade, integrados e com uma responsabilização clara na sua manutenção. «E isto, que parece fácil descrever, não é o que acontece na maioria das nossas organizações nacionais», diz Rui Teles.
Mas a acrescentar a isto, e com o crescimento da tecnologia de IA generativa, Rui Teles aponta outro tipo de dados existente nas organizações, em volumes ainda maiores, e que ganhou mais protagonismo: «Estamos a falar de todo e qualquer texto escrito, imagens, som ou vídeo». Assim, os tradicionais dados não-estruturados, que até agora se catalogavam com “tags” genéricas, têm agora no seu conteúdo um potencial enorme: «Basta pensar que escrevemos procedimentos, normas da empresa, memorandos, racionais de decisão e outros aspectos essenciais da vida de uma empresa ou instituição, que agora são possíveis de interpretar, correlacionar com os nossos dados estruturados (normalmente aqueles que estão em bases de dados e servem aplicações) e gerar acções a partir dos mesmos». Informação que até agora era considerada quase como um arquivo “morto” e consultável, passou, assim, a ser uma fonte relevante de analítica e IA. «Mas a pergunta que se coloca é: estamos a tratar e a gerir esta informação com a relevância necessária, informação esta cujo conteúdo é tão ou mais rico que a informação que mantemos nas nossas bases de dados e aplicações?», questiona Rui Teles. Com elevada probabilidade, a resposta é: ‘não’. «Obrigatoriamente, as organizações têm de aumentar a sua maturidade nas áreas de dados, mas têm de o fazer com um foco muito grande naquilo que as permite reinventar as suas funções, os seus processos e os seus serviços».
