A inteligência artificial (IA) está a revolucionar a forma como as empresas funcionam, tomam decisões e servem os clientes. No entanto, para concretizar eficazmente o seu potencial, as organizações têm de enfrentar uma questão fundamental: os dados de que dispõem estão preparados para a IA? Juntamente com os especialistas da Gimmal, descrevemos os princípios fundamentais para preparar os dados para as implementações de IA – em conformidade, seguros e eficazes.
Principais conclusões
A maioria das organizações está a investir em IA, mas poucas estão a obter benefícios reais da mesma – a razão é a falta de preparação dos dados. Os dados têm de ser estruturados, consolidados e classificados antes de poderem ser utilizados pelos modelos de IA. Erros simples, como a falta de higiene dos dados ou a dispersão dos ficheiros, podem levar à exposição de informações confidenciais ou a decisões erradas. A IA não vai resolver a desordem de dados por ti – tens de o fazer antes da implementação.
Índice
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A realidade da implementação da IA
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O problema da má qualidade dos dados
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A IA como um impulso para a gestão da informação
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Os três pilares da preparação dos dados: Compreender, combinar, classificar
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Proteger os dados críticos – não apenas as informações pessoais
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Resumo
A realidade da implementação da IA
Embora a IA esteja na boca de todos, muitas empresas estão a implementá-la sem objectivos claros. Os funcionários estão a testar ferramentas de IA sem uma estratégia, o que acaba por desperdiçar recursos e correr riscos. De acordo com um estudo do MIT, apesar de 75% dos diretores de dados acreditarem no potencial transformador da IA, até 78% não perceberam qualquer valor da mesma. O motivo? Os dados não estão preparados para a análise e a aprendizagem automática.
O problema da má qualidade dos dados
As organizações são ricas em dados, mas pobres em conhecimentos. A IA não limpa os dados automaticamente – se lhe deres informações não estruturadas ou desactualizadas, os resultados serão errados. Um exemplo? Ferramentas como o Copilot podem aceder, sem saber, a ficheiros sensíveis de RH e incorporá-los em documentos gerados. Sem gestão de acesso e classificação de dados, o risco de uma violação de dados aumenta.
A IA como um impulso para a gestão da informação
A IA é o pretexto perfeito para melhorar a gestão da informação. Com as soluções Gimmal, é possível estruturar os dados não só em termos de risco, mas também em termos de valor comercial. A IA necessita de dados:
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estruturado e normalizado,
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facilmente acessível e bem descrito,
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Protege e cumpre adequadamente.
Só então é que pode realmente funcionar em benefício da organização.
Os três pilares da preparação dos dados: Compreender, combinar, classificar
Compreender: Educa os funcionários sobre a higiene dos dados – onde guardar os ficheiros, como lhes dar nomes, quando os apagar. A mudança de hábitos é o primeiro passo para a arrumação.
Combinar: Reduzir a distração de dados. Ficheiros no Google Drive, Box, SharePoint, Dropbox? Consolida os teus dados num único ambiente, tornando-os mais fáceis de gerir e de proteger.
Classifica: Rotula os dados de acordo com a sua sensibilidade. Um sistema de classificação simples permite-te controlar o acesso e a conformidade.
Proteger os dados críticos – não apenas as informações pessoais
Muitas vezes, concentramo-nos nos dados pessoais, mas estes não são os únicos que necessitam de proteção. Os dados sensíveis incluem:
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Propriedade intelectual (algoritmos, código fonte, patentes),
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segredos comerciais (estratégias, planos de desenvolvimento),
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dados financeiros (previsões, orçamentos),
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documentação relativa ao pessoal (salários, avaliações),
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informações sobre clientes e parceiros (contratos, acordos).
Todos estes elementos devem ser identificados e protegidos contra fugas acidentais.
Resumo
A inteligência artificial é uma grande oportunidade – mas apenas para aqueles que têm os seus dados corretos antes de a implementarem. Não se trata de grandes investimentos em tecnologia, mas sim de uma estratégia ponderada, classificação de dados e formação dos funcionários. Com a ajuda das soluções da Gimmal, pode construir a base para implementações de IA seguras, conformes e valiosas. A preparação dos dados não é uma moda passageira – é um requisito para o sucesso.
