Cinco passos para tornar dados não estruturados prontos para IA

Os dados não estruturados são uma verdadeira mina de ouro para a inteligência artificial, mas a maioria das organizações ainda não está preparada para utilizá-los. De fato, nosso white paper mais recente revelou que, embora 96% das organizações acreditem que os dados não estruturados se tornarão um pilar central das estratégias de IA, apenas 23% os utilizam de forma recorrente hoje.

Sem preparação, governança e a infraestrutura adequada, os dados não estruturados podem gerar mais riscos do que insights. A chave para o sucesso está em transformar informações dispersas em uma base confiável para a IA. Com a abordagem certa, as organizações podem transformar dados não estruturados em uma vantagem competitiva para a IA em apenas cinco passos simples.

Passo 1: Reconhecer o valor estratégico dos dados não estruturados

Os dados não estruturados geralmente estão em formatos como documentos físicos, imagens, áudio e vídeo. Esse tipo de informação é difícil de ser processado pela IA, o que mantém grande parte do seu potencial inacessível. Quando bem explorados, os dados não estruturados podem gerar novos insights, impulsionar a inovação e criar uma forte vantagem competitiva.

As organizações estão começando a reconhecer esse valor potencial: 56% afirmam que ele será muito importante para o sucesso nos próximos dois anos, e 96% acreditam que os dados não estruturados se tornarão um pilar central de suas estratégias de IA. Esses números refletem uma crescente conscientização de que os dados não estruturados são cada vez mais essenciais para a diferenciação competitiva e a tomada de decisões estratégicas.

Reconhecer os dados não estruturados como um ativo estratégico é o primeiro passo para estar pronto para a IA. Sem isso, as organizações correm o risco de deixar informações valiosas inexploradas e ficar atrás de concorrentes que já avançaram nesse caminho. Investir tempo para compreender e priorizar os dados não estruturados prepara o terreno para iniciativas de IA mais eficazes no futuro.

Passo 2: “Estruturar dados dispersos para impulsionar a IA”

Os sistemas de IA não conseguem extrair valor dos dados não estruturados se eles permanecerem dispersos e desorganizados. Para que possam ser utilizados, esses dados precisam ser estruturados, classificados e centralizados, facilitando a interpretação pela IA. Esse processo geralmente começa com a consolidação de conteúdos provenientes de repositórios dispersos em um hub central e, em seguida, com a aplicação de metadados consistentes para criar ordem e tornar os ativos pesquisáveis. A partir daí, a automação pode ser incorporada para classificar e atualizar dados em escala, garantindo que o sistema permaneça preciso à medida que o volume de informações cresce.

Depois de organizados, a combinação de dados estruturados e não estruturados pode impulsionar capacidades avançadas de IA, como processamento de linguagem natural, visão computacional e IA agêntica e generativa. Essas capacidades permitem que as organizações analisem sentimentos de clientes em tempo real, resumam grandes volumes de informação e geram insights preditivos e prescritivos para apoiar uma tomada de decisão mais eficaz.

Passo 3: Garantir dados de alta qualidade e acessíveis

Dados estruturados e centralizados não são suficientes para serem considerados utilizáveis. Para gerar resultados significativos, os dados também precisam ser limpos, completos e consistentes. Como os modelos de IA são tão bons quanto os dados dos quais aprendem, dados de baixa qualidade podem introduzir riscos que comprometem tanto a conformidade quanto a tomada de decisão.

Praticamente todas as organizações reconhecem isso como uma prioridade: 97% concordam que precisam melhorar a confiabilidade, a qualidade e a acessibilidade de seus dados não estruturados. Ao garantir que a IA consuma apenas informações precisas e confiáveis, as empresas conseguem treinar modelos que geram insights nos quais as partes interessadas podem confiar e agir com segurança.

Plataformas como a Iron Mountain InSight® Digital Experience Platform (DXP) simplificam esse processo em escala ao centralizar e estruturar conteúdos, além de enriquecê-los com metadados consistentes, classificação e marcação. Com recursos de busca e descoberta entre plataformas, as equipes podem acessar informações onde quer que elas estejam, enquanto análises avançadas ajudam a identificar dados redundantes, obsoletos e triviais (ROT). Isso garante que os dados não estruturados permaneçam limpos, confiáveis e prontos para a IA.

Passo 4: Construir confiança com uma governança de dados sólida

Com os dados otimizados, a governança fornece os direcionamentos que tornam a IA confiável. Uma governança sólida garante que as informações sejam precisas, seguras e utilizadas de forma responsável, protegendo tanto a conformidade quanto a confiança das partes interessadas. Ainda assim, apenas 27% das organizações se consideram altamente eficazes na governança de dados não estruturados para aplicações de IA.

Sem uma governança adequada, dados não confiáveis podem passar despercebidos e comprometer a eficácia da IA. Com isso, as organizações correm o risco de introduzir vieses ocultos, amplificar imprecisões e expor informações sensíveis. Esses fatores podem minar a confiança na IA e desacelerar sua adoção em toda a empresa. Ao implementar práticas robustas de governança, as organizações garantem que seus modelos de IA atuem apenas com dados confiáveis, formando a base para decisões escaláveis e tomadas com segurança.

Passo 5: Unificar estratégia e gestão para escalar

Mesmo dados bem estruturados e de alta qualidade podem perder valor quando são gerenciados em silos. Sem uma estratégia unificada, escalar iniciativas de IA se torna mais difícil, resultando em complexidade operacional e menor confiança nos insights gerados por IA.

A adoção de uma estratégia e de uma plataforma unificadas para a gestão de ativos tornou-se essencial para organizações que buscam aproveitar plenamente seus dados não estruturados para IA. Não por acaso, 98% dos tomadores de decisão consideram esses frameworks críticos para estar pronto para a IA, oferecendo às empresas uma base para um sucesso sustentável orientado por dados.

Com o uso de plataformas como a Insight DXP, as organizações conseguem colocar sua estratégia unificada de ativos em prática com mais facilidade. Ao conectar governança, acessibilidade e gestão do ciclo de vida em uma única plataforma, elimina-se atrito operacional, permitindo que as equipes dediquem menos tempo à gestão de dados e mais tempo à inovação. A base de gestão de ativos digitais do InSight DXP mantém os dados seguros e estruturados, enquanto a automação orientada por IA agêntica assume tarefas repetitivas, possibilitando que os times se concentrem em atividades de maior valor. Em conjunto, essas capacidades garantem que os dados não estruturados permaneçam confiáveis e prontos para impulsionar a IA em escala.

Transforme o caos dos seus dados em confiança na IA

O sucesso com a IA começa muito antes do treinamento dos modelos: ele tem início com dados não estruturados limpos, organizados e acessíveis. Ao seguir esses cinco passos simples, as organizações podem liberar todo o potencial de seus dados não estruturados, acelerar a adoção da IA e construir uma confiança duradoura junto às partes interessadas.

Iron Mountain InSight® Digital Experience Platform pode tornar essa transformação mais simples. Saiba como organizar seus dados não estruturados em uma base acionável para a IA.