A lacuna da disciplina de dados: por que algumas iniciativas de IA escalam e outras ficam estagnadas

A inteligência artificial agora é um imperativo de negócios, mas a maioria das organizações está tendo dificuldades para ver resultados. Um dos principais motivos? Elas têm dados suficientes para alimentar modelos de IA, mas esses dados não são de alta qualidade e não são acessíveis.

Dados inexplorados impedem que as iniciativas de IA tenham bom desempenho e, certamente, que gerem resultados em escala. E isso está acontecendo em todos os setores, no mundo todo.

Uma pesquisa recente da McKinsey constatou que 88% das organizações afirmam estar presas em experimentações iniciais com IA ou em implantações limitadas. Outra pesquisa global com 500 grandes organizações constatou que uma porcentagem significativa sofre com sistemas de gestão de informações inadequados.

O que está em risco vai muito além de oportunidades perdidas. Como disse um executivo de TI: "A IA sem bons dados é como um carro sem combustível."

Como estabelecer uma base de dados pronta para IA

Para evitar que as iniciativas de IA se tornem esse carro sem combustível, os líderes podem seguir estas cinco etapas práticas:

1. Inventariar e catalogar dados: Realize um inventário abrangente dos dados em todos os seus sistemas, fontes e formatos, incluindo dados estruturados e não estruturados, digitais e físicos. Um inventário bem organizado é o ponto de partida para decidir quais informações devem ser retidas, destruídas de forma defensável ou digitalizadas. No caso de registros físicos, identifique conteúdos de alto valor e alto risco para digitalizar e governe o restante de forma defensável.
2. Avaliar e tratar a qualidade dos dados: Tecnologias como o processamento inteligente de documentos (IDP) extraem e validam dados com base em regras predefinidas, bancos de dados ou documentos de referência. Depois que a padronização estiver implementada, quaisquer discrepâncias ou erros poderão ser sinalizados para análise e resolução manuais. Os dados exigem monitoramento contínuo. Nunca subestime a rapidez com que a qualidade dos dados se deteriora nem o quanto isso é prejudicial para a confiança na IA. Controles de qualidade contínuos serão essenciais para evitar riscos reputacionais e regulatórios.
3. Implemente governança e segurança: Controles de proteção garantem que os dados sejam acessados e usados de forma adequada, protegidos contra violações e em conformidade com regulamentações em constante mudança. Um cronograma de retenção de dados define requisitos e ajuda os funcionários a responder a perguntas importantes, como por quanto tempo manter registros, quando revisá-los e quando descartá-los.
4. Integre os silos de dados: Crie uma base unificada para modelos de IA reunindo dados de sistemas distintos de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) e planejamento de recursos empresariais (ERP), arquivos de documentos físicos e repositórios de e-mail. Essa integração abre caminho para recursos avançados, como processamento de linguagem natural e análise preditiva. A prontidão para IA diz respeito a sistemas, não a projetos. Depois que o inventário, a qualidade e a governança dos dados forem tratados, sua organização poderá aproveitar seus dados integrados para criar pipelines de IA escaláveis e reutilizáveis.
5. Comprometa-se com uma mudança cultural: A prontidão para IA não é um projeto de responsabilidade da TI; é uma prioridade estratégica que abrange toda a empresa. Os líderes devem se comprometer e colaborar entre as unidades de negócios, alinhando a governança de dados e elevando a prontidão dos dados ao nível das metas corporativas e dos principais indicadores de desempenho (KPIs). Quando a prontidão para IA faz parte dos sistemas e da cultura da sua organização, a inovação prospera e os resultados se tornam muito mais difíceis de serem replicados pelos concorrentes.

O desbloqueio de valor real a partir de dados inexplorados

As organizações que conseguiram estabelecer uma base de dados pronta para IA já estão vendo resultados transformacionais ao aproveitar as informações que já possuem. Por exemplo, a agência governamental europeia e-EФKA agora distribui pensões em questão de semanas, em vez de anos. Da mesma forma, o GRAMMY Museum garantiu acessibilidade digital e integridade dos dados em longo prazo, implementando recursos de pesquisa com tecnologia de IA em seus vastos arquivos históricos.

Essas organizações compartilharam uma estratégia em comum: fizeram parceria com a Iron Mountain para preencher a lacuna crítica entre informações brutas e dados prontos para IA.

O poder do Iron Mountain InSight DXP

Faz sentido que empresas e órgãos públicos confiem na Iron Mountain, uma empresa conhecida pela gestão segura de informações. O Iron Mountain InSight® DXP é uma plataforma inteligente de conteúdo que transforma conteúdos digitais, físicos e de mídia em vantagem competitiva ao governar informações de forma inteligente e em conformidade, simplificar processos manuais de documentos e dados e desbloquear insights acionáveis a partir de dados não estruturados. Como uma solução única e unificada, a InSight DXP oferece os recursos de que as empresas precisam para seguir as cinco etapas rumo à prontidão para IA.

Olhando para o futuro: organizações prontas para IA saem na frente

A vantagem competitiva na era da IA começa com dados limpos e organizados e uma infraestrutura escalável. É por isso que os próximos 12 a 18 meses serão definidos pela disciplina de dados; os vencedores da corrida da IA serão aqueles que tiverem preparado suas informações da forma mais eficaz.

Nossa parceria contínua com a McLaren Mastercard Formula 1 Team exemplifica essa abordagem voltada para o futuro. Ao proteger e digitalizar milhares de horas de filmes, gravações e projetos técnicos, não estamos apenas preservando seu legado; estamos desbloqueando esse legado. Esse esforço colaborativo continua transformando seus vastos arquivos em uma poderosa fonte de insights pesquisável e acionável, garantindo que seus dados históricos alimentem a próxima geração de inovação nas corridas.

Em última análise, a prontidão para IA não é um destino, mas um compromisso contínuo com a excelência em gestão de informações. Ao dominar a disciplina de dados hoje, sua organização garante que cada conteúdo legado deixe de ser um registro estático do passado e se torne um ativo de alta velocidade, impulsionando as inovações do futuro.

Descubra como empresas globais estão transformando seus dados, antes caóticos e isolados em silos, em dados confiáveis e prontos para IA. Leia o relatório Responsibly Sourced Data: AI’s Crucial Ingredient, da Iron Mountain e da FT Longitude.

Entre em contato com a Iron Mountain hoje para obter suporte.