Antes de embarcar em sua jornada de IA, sempre avalie o estado de seus dados, pois a baixa qualidade dos dados é um dos maiores riscos que podem prejudicar seus esforços.
De acordo com a Gartner, as organizações perdem em média US$ 12,9 milhões por ano devido à má qualidade dos dados, resultando em desperdício de recursos e oportunidades perdidas. Embora isso seja preocupante, o lado positivo é que mais organizações estão reconhecendo o papel crítico da qualidade dos dados e se tornando menos vulneráveis a essas armadilhas.
Essa perspectiva vem de Ronnie Sheth, CEO do SENEN Group, uma empresa especializada em estratégia, execução e governança de IA. A empresa se concentra em consultoria, operacionalização e alfabetização em dados e IA. Sheth observa que está envolvida com dados e IA “desde que era uma novata na empresa”, trazendo uma experiência substancial do mundo real para a mesa. Sua empresa também apresenta resultados impressionantes, com uma taxa de retenção de clientes de 99,99%.
“Falando de forma prática, uma questão comum que observo é que as empresas se apressam em adotar a IA antes de estarem realmente preparadas”, diz Sheth. Ela explica que as diretrizes executivas muitas vezes pressionam pela implementação da IA, mas sem um plano ou roteiro claro. Isso pode levar a um alto envolvimento dos usuários, mas sem resultados mensuráveis.
Mesmo em 2024, Sheth encontrou organizações cujos dados estavam “muito aquém do necessário”. “Nem perto”, enfatiza ela. No entanto, a conversa está mudando para abordagens mais estratégicas e práticas. As empresas estão cada vez mais conscientes disso e estão procurando primeiro o SENEN Group para obter assistência com dados, em vez de buscar imediatamente a adoção da IA.
“Quando essas empresas nos procuram, nossa primeira prioridade é resolver seus problemas de dados”, explica Sheth. “Só então passamos ao desenvolvimento de modelos de IA. Isso garante que elas construam uma base sólida para quaisquer iniciativas futuras de IA.”
“Depois que seus dados estiverem em ordem, elas poderão desenvolver quantos modelos e soluções de IA quiserem e obterão resultados precisos, pois agora têm uma base sólida sobre a qual construir”, acrescenta Sheth.
Com ampla experiência, o SENEN Group ajuda as organizações a corrigir seu curso. Sheth compartilha um exemplo de um cliente que inicialmente buscava suporte para governança de dados. No final das contas, eles precisavam de uma estratégia de dados — esclarecendo o objetivo, a abordagem e os resultados desejados — antes de incorporar a governança e estabelecer um roteiro operacional. “Eles progrediram de dados brutos para análises descritivas, depois para análises preditivas, e agora estamos desenvolvendo uma estratégia de IA para eles”, diz Sheth.
Esse foco em iniciativas práticas será central na discussão de Sheth na AI & Big Data Expo Global, em Londres, esta semana. “Agora é a hora de ser prático com a IA, especialmente na adoção empresarial, em vez de se concentrar apenas em inovação, pilotos ou experimentação”, afirma ela. “Este não é o momento para isso. Trata-se de fazer com que a IA entregue valor tangível. Para as empresas, este é o ano para fazer isso acontecer.”
Assista à entrevista completa com Ronnie Sheth abaixo:
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Der Artikel trifft einen wichtigen Punkt! In meinem Team sprechen wir seit Monaten über KI, aber bei der Umsetzung hapert es oft an der Datenbasis. Die genannte Summe von Gartner lässt aufhorchen - klingt nach einem Weckruf für das Management. Wirklich praktische Perspektive, weniger Hype, mehr Realitätscheck. Das mit der Datengrundlage checken ist wohl der wichtigste, aber oft langweiligste Schritt, bevor es losgeht 😅
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