A Covid-19 encurtou a jornada para a IA, garante o Gartner. Até o final de 2024, 75% das organizações passarão da fase piloto para a operacionalização da tecnologia. Os gastos mundiais com inteligência artificial (IA) devem dobrar nos próximos anos, atingindo US$ 110 bilhões até 2024, comprovam novos dados do IDC. Em particular, as empresas utilizarão a IA para oferecer uma melhor experiência ao cliente, bem como ajudar os funcionários a se tornarem melhores em seus empregos.
Essa aceleração na adoção da tecnologia já começa a pressionar a governança de dados e analítica. Quarenta e dois por cento dos líderes de dados e análises não avaliam, medem ou monitoram sua governança de dados e análises, de acordo com uma pesquisa recente do Gartner. Aqueles que disseram ter medido sua atividade de governança focaram principalmente em atingir as metas orientadas para conformidade.
Liderar mudanças de cultura, desenvolver programas de alfabetização de dados e capacitar a equipe existente para construir uma equipe eficaz de dados e análise são tarefas para ontem. Assim como garantir a qualidade dos dados usados.
A Inteligência Aumentada, que pode fornecer aos executivos modelos sofisticados como base para a tomada de decisões de curto e longo prazo, está começando a ganhar força em vários setores. Para inovar além de um mundo pós-Covid, os líderes exigem análise em velocidade e escala cada vez maiores. Para que não falhem, o Augmented Data Management (ADM) precisa estar presente.
Cientistas de dados gastam uma grande parte de seu tempo coletando e preparando dados, o que suprime a capacidade de sua eficácia e produtividade. Consequentemente, a automação com gerenciamento de dados aprimorado capacita os cientistas a desviar seus esforços para uma atividade de maior valor. As previsões apontam que o gerenciamento de dados aprimorado pode diminuir as tarefas manuais de gerenciamento de dados em até 45%.
Dados globais indicam que apenas 2 a 3 horas do dia são realmente produtivas, enquanto o “trabalho sobre trabalho” e a fragmentação da agenda corroem a eficiência
Agentes prometem escala e eficiência, mas expõem limites organizacionais. O diferencial está na capacidade das empresas de gerir IA como rotina operacional.
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