Como estratégias de dados sólidas estimulam a inovação da IA generativa

Se, hoje em dia, a inovação é o objetivo final dos negócios e da tecnologia. Então, pense na inteligência artificial (IA) generativa como o veículo que nos leva até lá; e em uma estratégia de dados sólida como o combustível. Apesar de toda a promessa de ganhos de produtividade e novas descobertas, a IA generativa não é capaz de fazer tudo sozinha. A tecnologia precisa de uma base de dados "bem pronta" de onde extrair as informações. Algo que a grande maioria das empresas (78%) atualmente não possui, de acordo com um novo relatório da MIT Technology Review Insights, em parceria com a Snowflake.
O relatório mostra o resultado de uma pesquisa com mais de 275 líderes globais de negócios, de diversos setores, sobre as expectativas que eles têm em relação à IA generativa. A pesquisa revelou que quatro em cada cinco empresas não estão prontas a tirar o máximo proveito dos benefícios da tecnologia por causa das bases de dados de baixa qualidade que possuem.
Em minhas conversas com clientes, tenho visto as organizações considerando a IA generativa como um meio para redefinir o modo como operam e os produtos que vendem. Mas, isso não é possível sem uma base de dados sólida, que é o alicerce dos recursos de IA generativa. Os líderes das empresas devem agir de forma rápida para combater as preocupações com a adoção da IA, como a segurança e o custo dos dados, e estabelecer a base de que precisam para cumprir o prometido pela tecnologia.
Nossa pesquisa, em parceria com o MIT, mostra que, à medida que as organizações se sentem mais pressionadas a implementar aplicações de IA, elas percebem que os próprios dados (que elas já possuem) são capazes de ajudar a obter insights de fontes de informações antes inexploradas. A pesquisa analisou as prioridades dos clientes de IA, mostrando onde as organizações estão concentrando seus esforços e o que elas esperam das soluções de IA.
As organizações exigem confiança e responsabilidade da IA
Uma das descobertas mais impressionantes da pesquisa foi a de que 59% dos líderes priorizam, acima de tudo, a privacidade, a segurança ou a governança dos dados. Isso diz muito a respeito do nível de confiança e responsabilidade que as organizações esperam obter ao integrar a IA em suas atividades. Em segundo lugar, estão as preocupações com a qualidade, especialmente o fenômeno das "alucinações" nos resultados de IA, e a gestão de custos. Essas são todas as áreas que a Snowflake tem trabalhado intensamente para atender.
Percebemos que as organizações já estão investindo muito nas próprias infraestruturas de dados, reconhecendo que os dados são a alma da IA. Nessa questão, nossa plataforma Snowflake oferece um suporte excelente, fornecendo controles de acesso e compartilhamento seguro dos dados que ajudam as organizações a controlar os dados de forma eficaz.
Nossos clientes podem maximizar os investimentos e aumentar a produtividade integrando recursos de IA aos seus próprios dados. Por exemplo, a Siemens Energy desenvolveu um chatbot de IA com base em uma arquitetura de geração aumentada de recuperação (retrieval-augmented generation, RAG) para encontrar e resumir com rapidez mais de 700.000 páginas de documentos internos. A ferramenta contribuiu para agilizar a pesquisa e o desenvolvimento, transformando informações antes inacessíveis em um ativo consultável para o departamento de pesquisa da empresa. Isso não apenas aumentou a produtividade, como também promoveu a inovação em vários setores.
O interessante é que, ao mesmo tempo que as organizações tentam resolver alguns desses desafios, elas também têm expectativas ambiciosas em relação à IA generativa por causa de histórias de sucesso como a da Siemens Energy.
Mais especificamente, quase três em cada quatro entrevistados (72%) afirmaram querer obter mais eficiência. Enquanto, 47% disseram que pretendem desenvolver produtos e serviços melhores com o uso de IA. Essas descobertas evidenciem duas áreas de atenção: a necessidade básica de uma IA segura e confiável e uma necessidade constante de inovação e melhoria.
Superando os desafios da adoção da IA
Apesar da visão otimista, muitas organizações ainda enfrentam obstáculos na adoção da IA, especialmente em relação à governança e à privacidade de dados. Os entrevistados da pesquisa disseram que esses desafios são grandes barreiras na ampliação de suas iniciativas de IA. Para lidar com esse cenário, as organizações devem estabelecer uma estrutura de governança que promova a confiança e, ao mesmo tempo, garanta a conformidade.
Percebemos que as organizações estão implantando cada vez mais controles de acesso rigorosos e protocolos de governança de dados para obter bons resultados. Por exemplo, considere um chatbot de RH desenvolvido para responder a perguntas confidenciais, como promoções em uma empresa. É fundamental garantir que as informações certas cheguem ao usuário certo e, ao mesmo tempo, manter a privacidade dos dados. A implementação de medidas de segurança eficazes nos sistemas de IA permite que as organizações aproveitem o poder da IA sem comprometer a confiança.
A necessidade da qualidade dos dados
A qualidade dos dados é outra área crítica que as organizações devem priorizar. A precisão da IA não é negociável. Para lidar com isso, a Snowflake se concentra em fornecer plataformas que ajudem os clientes a criar sistemas de IA capazes de distinguir entre quando responder com confiança ou quando buscar esclarecimentos. Esse recurso é vital para evitar desinformação e ajudar a garantir que a IA funcione como uma ferramenta confiável para a tomada de decisões.
O futuro da IA
Ao pensar no futuro da IA, as oportunidades são infinitas. Atualmente, temos observado ganhos de produtividade em várias áreas, desde as melhorias no atendimento ao cliente até os insights coletados de grandes conjuntos de dados. Porém, há um futuro ainda mais transformador, no qual os sistemas de IA não apenas responderão a perguntas, mas também agirão de modo proativo com base em insights derivados de dados. Essa mudança rumo a sistemas mais eficientes marca uma fase animadora para a IA e, na Snowflake, estamos ansiosos para liderar essa tendência.
Os últimos meses têm sido agitados, com o lançamento de vários recursos interessantes, como o Snowflake Arctic e o Snowflake Cortex AI. O objetivo da Snowflake é tornar a IA fácil, eficiente e confiável. Ao trazer a IA para perto dos dados, nossas soluções priorizam a qualidade e o custo-benefício, tudo em uma estrutura segura.
O futuro da IA é muito promissor. Com as estratégias de dados e a governança certas, as organizações podem gerar valor sem precedentes. Na Snowflake, temos o compromisso de auxiliar nossos clientes nessa jornada, garantindo que eles possam aproveitar todo o potencial da IA de forma confiante e segura.