Obtendo ROI com a IA generativa: a estratégia de dados é o primeiro passo

As primeiras empresas a adotarem a IA generativa demonstraram claramente que uma sólida estratégia de dados é a base indispensável para qualquer iniciativa bem-sucedida de inteligência artificial (IA). Para realmente desfrutar do poder da IA como um multiplicador de valor e um catalisador de experiências inovadoras para o cliente, é indispensável ter uma plataforma de dados fácil de usar e confiável.

Nosso recente relatório "O incrível ROI da IA generativa" prova que a IA generativa é um mecanismo capaz de gerar lucro para as empresas. Isso porque mais de nove, em cada dez, empresas pioneiras na adoção de IA generativa pesquisadas relataram a obtenção de resultados positivos do investimento realizado na tecnologia. Entre os entrevistados que quantificaram o retorno sobre o investimento (ROI) de suas iniciativas de IA generativa, houve uma média de 41% do ROI. Porém, liberar todo o poder da IA generativa depende de uma estratégia de dados sólida e unificada. 88% das empresas que iniciam a adoção afirmam que precisaram ter estratégias e ferramentas de dados que cobrissem todos os casos de uso de IA generativa. Isso significa que as empresas precisam de uma plataforma de dados moderna que seja fácil de criar e implementar, confiável por design e conectada de modo contínuo às equipes, ferramentas e nuvens.

De acordo com 96% das empresas que começaram a adotar o modelo, elas estão treinando, ajustando ou aprimorando seus LLMs comerciais e de código aberto, e 80% estão ajustando os modelos com seus dados proprietários. Essas etapas fundamentais trazem alguns desafios reais. Eles se referem a resultados com possíveis problemas relativos à qualidade e à quantidade de dados que os sistemas podem processar, o risco de amplificação do bias (desvios) e as preocupações com a privacidade (aquelas relativas a informações proprietárias de negócios ou possíveis vazamentos de dados pessoais de clientes). 

É por isso que a estratégia de IA generativa de uma organização deve ser desenvolvida com base em uma plataforma de dados sólida, visando minimizar esses riscos, reduzir os custos inesperados e facilitar a adoção das ferramentas certas. Além disso, dimensionar e replicar os resultados de IA e garantir que todos os dados da organização sejam utilizados de forma segura e adequada.

É fácil se perder no meio dessa tarefa de grande escala. 71% das organizações descobriram que o aumento eficaz do modelo requer vários terabytes de dados, ou vários milhões de documentos. No entanto, a amplitude dos dados não é o único problema. Com mais frequência, as empresas pioneiras mencionam a qualidade (45%) e quantidade (38%) dos dados como os principais desafios, entre outros. Assim, a higienização dos dados e a forma como a organização gerencia esses dados torna-se um foco obrigatório da estratégia de IA. 

Para aumentar ainda mais o desafio, a grande maioria dos dados de qualquer empresa não é estruturada, como PDFs, vídeos e imagens. Portanto, para aproveitar o poder da IA, sua empresa precisa de uma plataforma que dê suporte a dados estruturados e não estruturados sem comprometer a precisão, a qualidade e a governança. Apenas 11% das empresas disseram que mais da metade de seus dados não estruturados estão prontos para uso em treinamentos e ajustes de LLMs. Até mesmo essas empresas pioneiras, que relataram ter um ótimo sucesso geral, enfrentaram alguns problemas com suas plataformas de dados. No nível da plataforma de dados, descobrimos que:

• 55% das organizações enfrentam desafios relativos a tarefas demoradas de gestão de dados, como rotulagem.

• 52% têm dificuldades com a qualidade dos dados, incluindo questões de erros, bias, irrelevância e pontualidade.

• 51% dizem que preparar dados é muito difícil.

• 50% citam problemas com a confidencialidade dos dados.

• 42% afirmam não ter o espectro ou a diversidade de dados necessários.

Todos esses desafios são tratados da forma mais eficaz em uma plataforma de dados unificada. Trazer sua tecnologia de IA para uma base de dados fácil, confiável e conectada reduz os desafios que podem atrasar um projeto ou levar a custos inesperados.

A maioria das empresas pioneiras na adoção de IA generativa depende das plataformas de dados baseadas na nuvem. E 81% dessas empresas afirmam que vão aumentar radicalmente os seus investimentos em soluções de armazenamento de dados baseado em nuvem nos próximos 12 meses. Isso não é surpresa, pois a nuvem oferece mais escalabilidade, controle de custos e governança, além de acesso à capacidade de processamento de alto desempenho necessária para as iniciativas de IA generativa.

Quando perguntados sobre o que estão procurando de um data warehouse baseado na nuvem, as empresas pioneiras indicaram três recursos principais:

• Segurança: 46% consideram o item como crucial, e outros 38% dizem que é importante.

• Funcionalidade avançada de IA: 39% consideram como crucial, e outros 45% dizem que é importante ter recursos integrados de LLM e ML.

• Recursos integrados de análise de dados: 39% consideram o item como crucial, e outros 45% dizem que é importante.

A plataforma Snowflake atende a todas as necessidades fundamentais de uma estratégia de IA bem-sucedida, que depende de uma plataforma de dados segura, governada e moderna. Para proteger as novas aplicações de IA, como análise de sentimentos e chatbots, as empresas baseadas em dados devem implementar funções controladas de acesso e proteção durante toda a transformação de dados (silver layer), que abrange todo o ciclo de vida de segurança, incluindo:  

• classificação automática de conjuntos de dados confidenciais e descrições automáticas de objetos para compreensão de dados. 

• monitoramento contínuo e aplicação automática de políticas por meio de políticas de acesso baseadas em tags e auditorias de acesso e gráfico de linhagem abrangentes. 

• manutenção contínua da qualidade dos dados em escala. 

Além desses recursos de governança prontos para uso, integramos uma ampla variedade de LLMs e recursos de ML geral diretamente na plataforma, eliminando a movimentação complexa de dados e a necessidade de gerenciamento da infraestrutura. Por ser integrado de forma nativa à plataforma, essa estratégia mantém os limites rigorosos de segurança das organizações e permite que elas apliquem e implementem políticas consistentes de governança e acesso a todas as aplicações de dados. 

A IA generativa não é mais uma tecnologia isolada do restante do seu Modern Data Stack. Trata-se de uma iniciativa importante e transformadora que vai influenciar toda a organização baseada em dados. Na corrida para obter sucesso com a IA, essas organizações precisam de uma plataforma de dados subjacente que lhes permita dimensionar rapidamente a nova geração de aplicativos impulsionados por IA com simplicidade e, ao mesmo tempo, criá-los e implementá-los de forma segura e em conformidade. 

Para entender como organizações em todo o mundo estão lidando com os desafios de implementar IA generativa e obter retorno significativo de seus investimentos, leia o relatório "O incrível ROI da IA generativa".