Os dados talvez sejam o elemento vital das organizações modernas, mas a forma como eles impactam os negócios determina se os insights realmente importam. Frequentemente, as empresas têm mais dados do que são capazes de utilizar, enquanto os decisores de negócios se esforçam para transformá-los em resultados que façam a diferença.
O surgimento da inteligência artificial provocou uma urgência ainda maior. As companhias estão alocando recursos em projetos de IA sem antes se perguntar: “isso vai realmente resolver um problema de negócio?”. A resposta depende menos do nível de avanço da tecnologia e mais do nível de atenção na aplicação dela.
Os dados sozinhos não se refletem em impacto
Dados brutos, mesmo em volumes massivos, não têm valor por si só. Como Alexander Patrushev, diretor de produto da Nebius, explicou no podcast Alter Everything: “você não pode fazer nada de alta qualidade se não tiver trabalhado nos dados. Se é lixo que entra, é lixo que sai”.
Três realidades práticas ampliam a lacuna entre os dados e o impacto:
- Disponibilidade: os profissionais podem não ter acesso aos conjuntos de dados críticos ou podem nem estar cientes da existência deles. Catálogos de dados e ferramentas de versionamento podem ajudar a garantir que as informações sejam localizáveis, compartilháveis e confiáveis.
- Qualidade: os ambientes empresariais mudam com rapidez. Se as organizações não monitorarem o desvio de dados, correm o risco de treinar modelos com entradas desatualizadas ou irrelevantes.
- Diversidade: os desafios atuais exigem dados multimodais — texto, imagens, voz e até vídeo. Sem isso, as soluções de inteligência artificial permanecem unidimensionais e perdem a riqueza das interações do mundo real.
Escolhendo os projetos certos de IA
Muitas vezes, as organizações se apressam para lançar iniciativas de inteligência artificial de alto nível apenas para atender uma demanda, mas essa pressa pode ter resultados negativos. Alexander adverte contra essa mentalidade de "IA em todos os lugares": "implementar a IA não significa que você precisa queimar milhares de GPUs e usar o maior modelo do mundo. As pessoas devem usar a solução mais simples se ela funciona".
Alexander propõe uma estrutura aparentemente simples de inteligência artificial que realmente entrega resultados:
- Seleção inteligente de projetos
Pontue suas ideias conforme três eixos: disponibilidade de dados, impacto nos negócios e maturidade da solução. Depois invista naquelas com o melhor equilíbrio geral, não o título mais chamativo. - Comunicação com as partes interessadas
Conquiste adesão desde o início. Atraia os usuários corporativos que entendem o que os dados significam e quais problemas precisam ser resolvidos de verdade. - Habilidade e colaboração
Você não precisa de soluções mágicas. Mas precisa de uma equipe capaz de aprender, se adaptar e colaborar. Quem é multifuncional não precisa contar com a sorte. - Estratégia de dados
Não apenas colete dados. Catalogue-os. Monitore-os. Controle as versões. E facilite para as outras pessoas encontrá-los e usá-los. - Pilha de tecnologia do tamanho certo
Resista à tentação de começar tudo do zero. Aposte no que agregar valor mais rápido e otimize quando valer a pena.
O que IA acessível significa de verdade
Quando os líderes falam sobre tornar a inteligência artificial acessível, é fácil presumir que eles querem dizer democratizar o data science ou colocar um chatbot à disposição dos usuários não técnicos.
Democratizar a IA e torná-la mais acessível também significa reduzir o custo e a complexidade da experimentação, tornar os modelos compreensíveis para usuários não técnicos e usar a inteligência artificial para melhorar a alfabetização em dados.
Imagine cada funcionário, do financeiro ao marketing, capaz de criar assistentes com o suporte da inteligência artificial para catalogar dados, anotar conjuntos de dados ou automatizar análises rotineiras.
Qual seria o passo seguinte?
A jornada para transformar a IA em valor comercial começa com três prioridades. Primeiro, selecione projetos onde a disponibilidade de dados, o impacto nos negócios e a viabilidade da solução se sobrepõem.
Depois, coloque a usabilidade em primeiro plano: escolha plataformas e processos que tornem a inteligência artificial acessível para analistas, gerentes e executivos.
Por fim, conecte as camadas da sua pilha para que os dados, os modelos e os aplicativos trabalhem em conjunto, não isolados. Siga esses passos e a IA vai deixar de ser só uma experiência para você. Você construirá uma cultura onde o insight leva naturalmente à ação e cada camada da sua estratégia de dados alimenta resultados mensuráveis.