A implementação correta da Inteligência Artificial (IA) não é mais apenas uma vantagem tecnológica, mas se tornou um imperativo estratégico. No entanto, depende de dados confiáveis para poder treinar modelos de IA precisos e confiáveis.
No atual cenário de negócios em rápida evolução, de volatilidade, incerteza, complexidade e ambiguidade (VUCA), as organizações que conseguirem aproveitar o poder da IA de maneira eficaz, não apenas aumentarão a sua eficiência operacional, mas também garantirão vantagem competitiva. Ao impulsionar a inovação, as organizações poderão se estabelecer como líderes em seu segmento.
Mesmo que o potencial da IA seja ilimitado e ainda desconhecido em sua plenitude, o seu sucesso depende da qualidade dos dados que ela processa.
Os dados de alta qualidade são a pedra angular da IA para que as empresas possam liberar todo o seu potencial e criar valor que possam impulsionar sua atuação diante da concorrência.
O papel da qualidade dos dados na IA
Dados livres de erros e inconsistências são essenciais para o uso bem-sucedido das tecnologias que empregam a IA em todas as áreas do conhecimento.
Quanto mais dados qualificados um sistema de IA tiver à sua disposição, melhor ela poderá treinar modelos com eficiência, seja para prever variantes, como para a manutenção necessária de um parque industrial, em pesquisas em todas as áreas do conhecimento.
Por outro lado, os dados incompletos ou incorretos irão fazer a IA produzir resultados imprecisos, irreversíveis e/ou de alto risco. Portanto, é fundamental manter os dados saneados para criar uma base sólida para o uso da IA.
Como os dados devem ser estruturados?
Os dados devem ser tão completos, disponíveis e livres de erros quanto possível. Por exemplo, a medição da temperatura de uma máquina deve ser precisa e refletir a realidade e incluir todas as informações necessárias para a tomada de decisão, como a data da ocorrência, as ações que devem ser tomadas e as peças que serão utilizadas.
Se um produto deve ser obrigatoriamente registrado em todos os sistemas de gestão com o mesmo número de referência e valores de atributos, as duplicatas de dados não podem existir, pois as tecnologias de IA exigem dados exclusivos, como o número de identificação de um equipamento. A nomenclatura clara dos campos e unidades de dados, como a especificação de temperatura padronizada em graus Celsius, também é particularmente importante.
Neste ponto entra o valor da integração entre sistemas para oferecer uma comunicação sadia de informações em todas as aplicações de software envolvidas.
Criando uma base sólida de dados para IA
A geração de uma base sólida de dados para tecnologias de IA é um desafio para todas as organizações. Os dados devem ser coletados, analisados e consolidados a partir de várias fontes por meio da integração de sistemas. Mas, como as organizações podem encontrar uma solução adequada para isso? Sugerimos estes passos:
1 – Determinar os pré-requisitos a gestão dos dados
O gerenciamento de dados deve garantir o suporte à consolidação centralizada de dados de diferentes fontes. As soluções de integração nativas da nuvem podem consolidar os sistemas locais e na nuvem, incluindo várias áreas da produção, data centers e ambientes de nuvem.
Algumas dessas ferramentas de integração também suportam processos de ETL (Extração, transformação e carregamento) e a abordagem API-first, estabelecendo conexões com as APIs de vários aplicativos com diferentes tecnologias de integração. Isso possibilita que equipamentos, máquinas, sistemas de back-office, aplicativos, bancos de dados, dispositivos de IoT, serviços da Web e plataformas como Google, Salesforce, SAP e Microsoft Dynamics, sejam perfeitamente conectados para facilitar o fluxo contínuo de diferentes tipos de dados.
2 – Preparar a qualidade dos dados
Além de estabelecer e executar continuamente os processos de negócios, é essencial realizar verificações automáticas de erros e imprecisões durante a entrada e a inserção de dados nos sistemas. Dados incorretos, ou redundantes, devem ser corrigidos ou removidos imediatamente.
A infraestrutura de TI deve permitir a padronização e a consolidação de dados de diferentes fontes para que se obtenha a consistência e integridade a longo prazo. O monitoramento regular da qualidade dos dados e as auditorias devem estar em acordo com padrões e protocolos existentes.
3 – Análise e Utilização de Dados
O uso de ferramentas e técnicas avançadas de análise de dados permite insights mais profundos e decisões de IA orientadas por dados. Paineis e relatórios ajudam a apresentar os dados analisados de maneira compreensível e podem oferecer recomendações valiosas de ação em várias áreas, incluindo manutenção preditiva, controle de qualidade e detecção de erros, processos de produção otimizados, gestão do consumo de energia, cadeia de suprimentos, estoque, automação e robótica e planejamento de capacidade.
Ao seguir estes passos sugeridos, as organizações poderão dar consistência ao trabalho da IA no manuseio dos dados, beneficiando as estratégias para implementar uma política de governança de dados benéfica para os negócios.
