A ascensão da Inteligência Artificial Generativa nos últimos anos marca um dos avanços mais significativos da tecnologia contemporânea, reconfigurando a forma como interagimos com o mundo digital.
Segundo a pesquisa “The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value”, realizada pela McKinsey, em 2024, 72% das empresas do mundo já adotaram alguma tecnologia de Inteligência Artificial, um avanço significativo comparado aos 55% em 2023.
A IA generativa (GenAI) também acompanhou essa crescente, indo de 33% de presença em 2023 para 65% neste ano.
Peça-chave no processo de maturidade digital empresarial, a IA Generativa tem potencial para transformar diversas indústrias, estimulando a inovação e a personalização em uma escala sem precedentes.
No entanto, por trás dessa inovação tecnológica, há uma questão que não pode ser negligenciada, e que pode determinar o sucesso ou o fracasso da implementação de soluções de GenAI nas empresas: a gestão de dados.
Modelos de IA Generativa atuam com grandes volumes de dados para aprender e gerar resultados coerentes e úteis. Esses dados são a matéria-prima essencial que permite que a IA “entenda” padrões, estilos e contextos.
Por esse motivo, a qualidade e a relevância dos dados usados são diretamente proporcionais à qualidade das saídas geradas pela IA.
Importante ressaltar também que a quantidade de dados por si só não é suficiente para um bom desempenho da ferramenta. A forma como esses dados são geridos, armazenados e processados desempenha um papel crucial no processo.
Isso porque a IA Generativa não questiona a veracidade dos dados. Portanto, enquanto a solução for alimentada com dados imprecisos ou com vieses, ela poderá amplificar resultados ruins, e até gerar conteúdo enganoso.
A eficácia e a ética da gestão de dados são fundamentais para garantir não apenas o sucesso das soluções de IA generativa, mas também para preservar a governança, promover um futuro digital responsável e contribuir com o sucesso dos negócios.
Também é preciso considerar a governança dos dados manipulados. É essencial que as empresas estabeleçam políticas claras para o uso da GenAI, levando em conta a proteção dos dados sensíveis, sem gerar informações pessoais.
Dadas as informações acima, é primordial que, para desenvolver um projeto de sucesso utilizando Inteligência Artificial generativa, em primeiro lugar, é necessário construir ou remodelar a base de dados da empresa, tornando-a uma fonte de dados confiáveis para geração de modelos de GenAI compreensíveis, com qualidade e em compliance com todas as regulamentações existentes.
*Por Célio José de Carvalho, Business Relationship Manager da Softtek Brasil.
