Dados não estruturados A mina de ouro escondida
Por um tempo, as empresas têm lidado com dados não estruturados. Agora, elas têm um incentivo adicional para persegui-los - para melhorar e serem aprimoradas pela IA.
Procurando a chave para desbloquear a IA generativa com dados não estruturados.
Na era da tecnologia, os dados não estruturados estão em destaque. Esses fluxos de dados, compostos por textos, gráficos, documentos e fluxos de IoT, possuem um valor tremendo que ainda está em grande parte inexplorado. Conforme o cenário digital evolui, a indústria de bancos de dados teve que se adaptar para acomodar e identificar esses ativos valiosos.
🔎 A busca por tesouros escondidos
Apesar do potencial dos dados não estruturados, as organizações têm demorado para aproveitar seu poder. Surpreendentemente, apenas 46% das empresas fizeram esforços para extrair valor dos impressionantes 90% de dados não estruturados que residem em suas empresas [^1^]. Essa falta de conscientização e utilização tem prejudicado o progresso nessa área.
⚡ IA generativa: liberando o poder
Agora, o surgimento da inteligência artificial generativa (IA generativa) tem despertado uma nova urgência para a exploração de dados. Empresas e profissionais de TI que estiveram na vanguarda do movimento de dados não estruturados se encontram em uma posição privilegiada para aproveitar a IA generativa, usando-a para mergulhar mais fundo em seus bancos de dados [^2^].
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De acordo com Matt Labovich, líder de dados, análises e IA dos EUA da PwC, as empresas devem se concentrar na gestão de dados não estruturados de diversas fontes, como IoT e documentos de conhecimento, como apresentações de PowerPoint, arquivos de texto e planilhas do Excel. Esses repositórios de conhecimento institucional e insights operacionais podem ser aproveitados usando IA generativa [^3^].
⭐ De estruturados a não estruturados
Enquanto os dados estruturados tradicionalmente receberam a maior parte da atenção, é hora de reconhecer o papel significativo dos dados não estruturados no avanço da IA generativa. Conforme Labovich enfatiza, a complexidade de coletar, anotar e sintetizar conjuntos de dados heterogêneos tem dificultado iniciativas de IA mais amplas [^4^]. No entanto, a IA generativa tem o poder de revelar e aproveitar dados antes ocultos, levando a avanços extraordinários em organizações [^5^].
🚩 A importância da captura e utilização de dados
Capturar e extrair valor de dados não estruturados se tornou mais crítico do que nunca. Consequentemente, cerca de 70% dos executivos de tecnologia que participaram de uma pesquisa recente reconheceram que os desafios relacionados aos dados representam a maior ameaça para seus objetivos de IA e aprendizado de máquina [^6^]. Modelos de linguagem, como o ChatGPT, dependem de grandes corpora de dados textuais para gerar saídas de qualidade para várias tarefas por meio de probabilidades estatísticas [^7^].
Adam Green, autor de uma pesquisa publicada pela MIT Technology Review Insights, destaca a importância de uma infraestrutura de dados robusta para aplicativos de IA generativa. Uma plataforma de dados unificada que suporte análises e IA é considerada crucial para o sucesso da IA generativa. Ela aprimora a acessibilidade aos dados, a segurança e combina armazenamento econômico com consultas de alto desempenho [^8^].
💡 Abordando o quebra-cabeça dos dados
A unificação de plataformas de dados para análises e IA é uma prioridade para mais de dois terços dos entrevistados na pesquisa, que reconhecem a importância da integração de estratégias de dados na era da IA generativa. No entanto, reunir dados não estruturados é uma tarefa formidável. Arquiteturas de TI fragmentadas resultantes de fusões e aquisições levaram à perda de documentos importantes, mantidos em formatos de arquivo proprietários offline [^9^].
🔒 Desvendando insights com modelos de linguagem
Andrew Blyton, vice-presidente e diretor de informática da Incyte, reconhece o potencial de modelos de linguagem para extrair valor de dados não estruturados. Ao utilizar esses modelos em conjunto com dados não estruturados, as empresas podem obter insights valiosos do vasto mundo de documentação [^10^].
👥 O poder da colaboração
Para obter sucesso com a IA generativa, as organizações devem envolver os proprietários de dados, analistas e usuários de diferentes departamentos. O sucesso dos dados não é apenas responsabilidade do CIO; depende da colaboração e apoio dos líderes de negócios. Preparação operacional, gerenciamento de mudanças e envolvimento executivo são cruciais para identificar dados críticos, incorporá-los em fluxos de trabalho e promover adoção generalizada [^11^].
🤔 Perguntas dos leitores respondidas:
P: Como as organizações podem extrair valor de dados não estruturados?
R: As organizações podem aproveitar a IA generativa para descobrir insights ocultos em dados não estruturados. Ao gerenciar efetivamente fontes de dados não estruturados, como IoT e documentos de conhecimento, as empresas podem aproveitar valiosos conhecimentos institucionais sobre suas operações e obter insights acionáveis usando a tecnologia de IA generativa [^3^].
P: Como a modelagem de linguagem desempenha um papel na análise de dados não estruturados?
R: Modelos de linguagem, como o ChatGPT, dependem de grandes quantidades de dados para gerar respostas ou realizar várias tarefas. Com a ajuda dos modelos de linguagem, as empresas podem treinar os modelos para extrair insights e responder perguntas a partir do vasto oceano de documentação não estruturada [^7^] [^10^].
P: O quão importante é uma plataforma de dados unificada para a IA generativa?
R: Uma plataforma de dados unificada que combina capacidades de análise e IA é crucial para o sucesso da IA generativa. Ela democratiza o acesso aos dados, aprimora a segurança e combina armazenamento acessível com consultas de alta performance. Essa infraestrutura capacita as empresas a aproveitar ao máximo o potencial da tecnologia de IA generativa [^8^].
P: Qual papel os líderes empresariais devem desempenhar para impulsionar a adoção de estratégias de dados?
R: Os líderes empresariais devem assumir o controle do processo, participando ativamente na identificação de dados críticos e incorporando-os aos fluxos de trabalho. Eles devem assumir o papel de campeões da mudança, promovendo a adoção generalizada da IA generativa envolvendo executivos em toda a organização. O CIO desempenha um papel de apoio ao viabilizar esse processo [^11^].
📚 Leitura Adicional:
- Ferramentas de IA generativa para produtividade empresarial
- O papel da IA como assistente de desenvolvimento e teste
- A Promessa e o Perigo da IA no Trabalho em 2024 – Relatório de Tendências Tecnológicas da Deloitte
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