Lideranças empresariais ainda acreditam que a IA é apenas mais um investimento tecnológico incremental, "plug and play", quando, na realidade, obter vantagem competitiva por meio da IA requer um gerenciamento eficaz de recursos. Dizem que pessoas e propósitos estão na base dos projetos de IA bem-sucedidos. Mas há outros dois fatores igualmente importantes para qualquer projetos na área: a governança de dados e a gestão da informação.
Muito do que é descrito como IA é uma extensão de abordagens bem conhecidas para lidar com problemas de gerenciamento de informações, que requerem dados básicos e estruturas de informação limpos como ponto de partida. A diferença entre o gerenciamento de informações padrão e a IA prática está em compreender os limites dessas tecnologias e onde elas podem ser melhor aplicadas para enfrentar os desafios da empresa.
"O problema é que as grandes corporações vivem hoje um caos informacional. Caos esse que cresce a uma velocidade vertiginosa", explica Walter Koch, director at I-Ware e fellow da Association for Intelligent Information Management (AIIM).
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A governança de dados deve estar no topo da agenda de qualquer C-level, mas na maioria das vezes não está. Como mudar essa realidade?
Devemos desafiar sistematicamente a forma como estruturamos os problemas, para evitar que a IA nos impeça de ver o que desejamos ver e revele o que pode estar presente nos dados
Em alguns casos será preciso refazer alguns algorítmicos baseados no princípio de que padrões e comportamentos do passado se repetem no futuro. Em outros, recalibrar a série histórica
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