Como a IA está Mudando a Gestão de Dados Abraçando a Era da Automação Impulsionada por IA
'IA mudando gestão de dados com automação impulsionada por IA
Estamos entrando em uma nova era de Big Data, na qual os conjuntos de dados se tornaram tão vastos que os humanos simplesmente não podem analisá-los de forma eficaz em um tempo razoável. A disponibilidade de tantos dados pressagia muitas coisas boas para o futuro da inteligência empresarial. Mas como sempre foi o caso, os dados são valiosos apenas na medida em que as ideias que podem ser extraídas deles.
Quase como se fosse combinado, essa segunda onda de Big Data coincidiu com o surgimento da IA generativa. Essa nova e empolgante tecnologia tem um potencial transformador em quase todas as indústrias do planeta. Quando liberada nesses conjuntos de dados insondáveis, a IA pode, em questão de segundos, realizar análises complexas e identificar padrões que levariam semanas ou até meses para serem concluídos por observadores humanos.
A IA também terá um grande impacto na forma como interagimos com os computadores. Isso resultará em soluções de software mais personalizadas e amigáveis ao usuário. Veremos uma mudança gradual na direção de um papel mais supervisor nas soluções baseadas em IA: direcionaremos o que precisa ser feito e as soluções baseadas em IA farão mais do trabalho por nós. Já estamos vendo a IA causando um grande impacto no desenvolvimento de novos softwares, e até mesmo soluções de software existentes estão sendo reinventadas para proporcionar aos usuários uma melhor experiência do usuário usando a IA. Acredito que a IA vai aliviar muito o fardo em termos das soluções automatizadas que ela permite.
A IA já está ajudando empresas de todos os tamanhos a extrair mais valor de seus dados, automatizar tarefas repetitivas e otimizar as soluções de pipeline de dados existentes. A revolução da IA representa uma mudança tecnológica sísmica e uma oportunidade de aprimorar tanto a produtividade quanto a eficiência para empresas orientadas por dados. Preparar-se para o sucesso nesse novo mundo de gerenciamento de dados impulsionado pela IA requer algum planejamento. Mas quando feito corretamente, os benefícios são grandes demais para serem ignorados.
Infraestrutura
São tempos emocionantes, em que todos estão tentando fazer algo com a IA. Mas, do ponto de vista da implementação, qualquer empresa que esteja embarcando em uma jornada de IA própria deve ter certeza de ter uma infraestrutura de dados sólida em vigor. Você precisará da capacidade de armazenamento certa, do poder de computação certo e das ferramentas de dados certas.
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Sem esses componentes fundamentais, a qualidade dos seus dados será prejudicada. Isso, por sua vez, limitará as habilidades do módulo de IA de extrair insights significativos dos conjuntos de dados da sua organização. Já vimos a qualidade dos grandes modelos de linguagem (LLMs) da IA e como eles são treinados. Há uma clara tendência de que o sucesso ou o fracasso deles geralmente depende da qualidade dos dados. O antigo ditado de programação “lixo entra, lixo sai” pode ser aplicado aqui. Portanto, você precisa fornecer dados de qualidade à sua IA para que ela seja bem-sucedida. Isso vem com a posse dos conjuntos de dados e ferramentas certas.
Com o surgimento da IA, as coisas estão mudando muito rapidamente. Muitas organizações estão experimentando diferentes maneiras de lidar com seus dados não estruturados. Dados não estruturados são mais difíceis de lidar em comparação com filas e colunas organizadas. Com a IA, insights acionáveis podem ser extraídos mesmo de grandes quantidades de dados não estruturados. Os processos são muito importantes e a infraestrutura é muito importante. Anteriormente, costumávamos sempre começar convertendo dados não estruturados em dados estruturados. Agora, estamos procurando fazer os dois.
Automação
Plataformas de gerenciamento de dados automatizadas estão ajudando as empresas a colocar seus dados em um estado utilizável em um prazo muito mais rápido do que nunca. Isso libera recursos para tarefas críticas como o pensamento estratégico, parcerias com clientes e a compreensão dos fatores que realmente estão impulsionando o que você está procurando, a história que você está tentando contar ou o problema que você está tentando resolver. IA e automação criam capacidade onde ela é realmente necessária, em vez de pesquisar dados não estruturados.
Do ponto de vista da arquitetura de soluções, recomendamos que as empresas garantam que seus processos sejam eficientes para que não percam tempo em tarefas mundanas. Se você está gastando tempo nessas tarefas, está perdendo tempo. Acreditamos que você deve automatizar tudo o que pode ser automatizado e que o capital humano deve ser dedicado apenas a tarefas que não podem ser automatizadas. Já vimos exemplos de soluções de baixo código/sem código por algum tempo, que ajudam os usuários de nossos produtos a construir soluções rapidamente e aprimorar seus pipelines de dados. Mas com a IA, estamos vendo outra mudança dramática. Vimos que ela é capaz de assumir tarefas repetitivas, tarefas em que você gasta muito tempo, mas o ganho em termos de produtividade e valor simplesmente não está lá.
Vamos supor que você gaste várias horas montando uma solução para extrair certos tipos de dados de um documento e inseri-los em um banco de dados. Esse é um pipeline simples. Construir isso levaria alguns dias, talvez uma semana. Agora, isso pode ser feito em poucos minutos. Esse é o tipo de ganho que você pode ver com a IA. A IA tornou as soluções existentes ainda mais otimizadas, e os usuários estão agora gastando tempo onde deveriam estar gastando. Tarefas repetitivas, como verificar todos os comentários, regras ou resultados, costumavam consumir muito tempo. Com a IA, somos capazes de minimizar isso.
Cultura
Um componente chave para a implementação de uma estratégia automatizada de dados bem-sucedida é obter o apoio de membros em todos os níveis da organização. Temos observado empresas enfatizando significativamente a alfabetização em dados nos últimos anos. Hoje, conceitos como governança de dados, segurança de dados e como esses dados são tratados nos fluxos das organizações tornaram-se conhecimentos obrigatórios, desde a alta administração até os funcionários de nível básico.
Ao mesmo tempo, as organizações precisam ser intencionais em suas iniciativas de IA, incluindo se devem persegui-las ou não. Caso contrário, correm o risco de apenas perseguir objetos brilhantes sem um objetivo específico em mente. As empresas devem garantir que essas tecnologias estejam alinhadas com seus objetivos de negócios: aumento de receita, redução de cancelamentos, exploração de novos mercados, etc.
É fundamental ter um projeto tangível ou prova de conceito para incorporar tecnologias de IA e automação em silos antes de expandi-las para toda a organização. Identifique suas principais vantagens, determine se é a escolha certa e envolva as partes interessadas chave em POCs (provas de conceito), para então expandir no momento adequado.
Sobre a Astera
Astera é um importante fornecedor de uma plataforma de gerenciamento de dados de ponta a ponta que coloca o poder de tomada de decisões baseada em dados nas mãos de cada usuário. A suíte de produtos da Astera aborda as necessidades de extração, integração, armazenamento e gerenciamento de API de dados de uma empresa moderna. Com foco na usabilidade, os produtos da Astera têm uma curva de aprendizado curta e são projetados para economizar tempo e reduzir custos.
