Por que os dados de inteligência artificial podem levá-lo para o caminho errado

Por que os dados de inteligência artificial podem o levar para o caminho errado

É fato que a inovação é uma necessidade fundamental para qualquer negócio e isso só tem sido percebido de maneira mais intensa, devido aos avanços tecnológicos que aconteceram principalmente nos últimos 10 anos, os quais colocou novas empresas no topo e tirou de lá algumas das maiores que já vimos existir.

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Observar tudo o que acontece dentro e fora do seu mercado é fundamental para entender os desafios do cenário de inovação no mundo dos negócios, que ocorre cada vez mais rápido. Pelo menos, mais rápido do que a maioria consegue perceber.

Para acompanhar tudo isso e aumentar ao máximo a possibilidade de sucesso, é preciso uma cultura orientada para os dados. O poder trazido pela inteligência artificial (IA) na análise de dados é, de fato, transformador e muitas vezes pode causar um certo ceticismo até que seja percebido tudo o que estava oculto, mas bem diante dos olhos. Os dados passam a adotar um papel estratégico e central na transformação de negócios, ao desbloquear uma riqueza de informações em torno de todas as áreas da empresa.

Além disso, as pessoas também precisam entender a riqueza que existe ao analisar dados corretos. Uma das maiores empresas de aviação do mundo, ao analisar os dados do chão de fábrica para entender melhor como a mecânica funcionava, percebeu que os mecânicos gastavam ¼ do seu tempo para identificar peças, planos e ferramentas antes de iniciar o trabalho e que existia centenas de milhões de dólares em estoque sem qualquer demanda de curto prazo. Essa não é uma jornada confortável, pois passa por uma mudança cultural muito grande. Afinal, é difícil as pessoas perceberem que um processo utilizado há anos já não entrega mais a eficiência necessária para a empresa se manter competitiva.

Esse processo de retroalimentação e aprendizado para a obtenção de resultados cada vez mais assertivos é contínuo. Até hoje nunca ouvi ninguém dizer: “Não preciso de mais informações, isso não vai me ajudar”. Se usar dados ruins, o seu modelo de aprendizado de máquina produzirá resultados ruins, porém, se a implementação de um algoritmo de aprendizado de máquina for bem-sucedida, utilizando os dados corretos, você alcançará resultados exponenciais.

A IDC aponta que o mercado mundial de Big Data deve alcançar US$ 187 bilhões em 2019. Isso não deve surpreender ninguém que trabalha com dados. Mas, do outro lado, temos um dos maiores problemas enfrentados pelas empresas: a IBM estima que o prejuízo das grandes organizações por utilizarem dados de baixa qualidade seja de 3 TRILHÕES de dólares. Essa soma é derivada de erros de grande escala e de soluções alternativas utilizadas pelos outputs errados.

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Diante deste cenário, vale a máxima de que, com relação a dados, tamanho, ou melhor, volume não é documento. A qualidade dos dados é premissa básica para uma implementação de sucesso e transformação do negócio. A negligência e falta de atenção a isso pode causar um efeito dominó e gerar um falso positivo que culminará em erros sucessivos, perda de tempo e prejuízos que na maioria das vezes é fatal para qualquer empresa.

Diego Figueredo, é fundador da Nexo, player de inteligência artificial que já desenvolveu soluções para clientes como Volkswagen e Brastemp (Whirlpool), entre outros, além de agências como Ogilvy, Jüssi, Bullet e Act10n.

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