IA: tão eficiente quanto os dados que a alimentam

IA: tão eficiente quanto os dados que a alimentam

George Kurian, CEO da NetApp

Recentemente, a inteligência artificial (IA) tem sido descrita de várias maneiras: revolucionária, um ponto de inflexão da economia ou um mal anunciado. Pessoalmente, prefiro considerar a IA como uma nova fronteira na longa tradição de ferramentas que impulsionaram a humanidade; a próxima fase da transformação da informação, assim como foram as revoluções industrial e científica no passado. E, como todas as inovações importantes da história, a IA tem a possibilidade de se tornar uma fonte de bem-estar ou de caos.

A IA é a grande promessa para as empresas. A IA preditiva, impulsionada pelo aprendizado automático, já está sendo usada para reconhecer padrões, melhorar significativamente a eficiência e resolver problemas empresariais e sociais de maneira mais rápida do que jamais vimos. Pode ser usada para aprimorar a área de pesquisa médica ou detectar fraudes financeiras, protegendo tanto os clientes quanto os resultados da empresa. Pode prever desastres naturais ao antecipar fenômenos e seus efeitos. E sabemos disso porque temos ajudado nossos clientes a alcançarem seus objetivos, impulsionados pela IA por muitos anos.

A IA generativa não apenas reconhece padrões, mas também gera novos padrões. Devido a essa capacidade, os desenvolvedores de software podem ser mais produtivos, ajudando os criadores de conteúdo a oferecerem experiências muito mais imersivas e permitindo que clientes, funcionários, cidadãos e estudantes encontrem informações com muito mais facilidade.

Todas essas possibilidades são possíveis devido aos dados. E isso é fato há muito tempo. Conjuntos de dados melhores permitiram que gerações anteriores de ferramentas de IA aprimorassem suas previsões, e o uso de Big Data impulsionou os grandes modelos de linguagem para novos níveis de funcionalidade. As inovações atuais estão aprimorando rapidamente esses primeiros modelos, utilizando informações privadas dos clientes para aprimorar o contexto ou ajustar um modelo existente, garantindo a melhor tomada de decisões. O distinto cientista da computação, Peter Norvig, resume elegantemente: “Mais dados superam algoritmos inteligentes, mas é melhor mais qualidade de dados do que maior número de dados”.

Simplificando, a IA é baseada em dados: o armazenamento, a segurança e a acessibilidade são cruciais para a informação e análise fornecidas pela IA. Portanto, as capacidades de IA de sua organização são tão competentes quanto os dados que as alimentam.

Integração, desempenho e confiança: o que é necessário neste momento

Para implementar a IA, é necessário gerenciar várias versões de modelos e mantê-los atualizados com os conjuntos de dados mais recentes. Isso quer dizer que grandes volumes de dados, tanto da própria empresa quanto aqueles usados pelos clientes para aprimorarem seus sistemas de IA, precisam fluir livremente. Não se trata apenas do volume massivo e constante de dados, mas também de sua distribuição e, frequentemente, da falta de estrutura, sendo necessário protegê-los. A tecnologia complexa e os silos organizacionais de dados tão diversos são grandes obstáculos para que os projetos de IA avancem para a fase de produção. Para ajudar a aproveitar ao máximo a inteligência artificial, as empresas precisam das soluções mais abrangentes, poderosas e sustentáveis, sem os gargalos gerados pelos silos tradicionais. A base da inteligência artificial é possuir uma infraestrutura de dados na nuvem híbrida que seja inteligente, moderna e integrada.

Seja uma empresa pequena ou uma grande corporação, é assim que se pode otimizar seu motor de dados para aproveitar a revolução tecnológica inteligente:

  • Certifique-se de que sua organização de dados e IA estejam integradas.
  • Avalie e consolide seus dados não estruturados.
  • Integre suas cargas de trabalho e dados com uma infraestrutura inteligente de multinuvem híbrida.
  • Dê prioridade à segurança e governança de seus dados. Um poder extraordinário traz consigo uma grande responsabilidade.

Com a otimização do motor de dados, conta-se com uma base sólida que libera o potencial da IA ao mesmo tempo em que o faz de maneira responsável, segura e econômica.