A IA (Inteligência Artificial) tem avançado bastante nos últimos anos, E, ela avança, com base em dados. Dessa forma, quanto mais dados ele puder acessar, e quanto mais precisos eles forem, melhores serão os resultados. Assim, para melhorar ainda mais a IA, no futuro, em breve, ela mesma gerenciará os seus dados.
Como há um volume de dados muito alto, a análise de todos eles fica quase que inviável. Assim, muitas organizações estão recorrendo à IA para ajudar a eliminar os dados necessários para que a própria IA funcione adequadamente.
De acordo com o Índice Global de Proteção de Dados 2021 da Dell, a empresa média agora está gerenciando dez vezes mais dados em comparação com cinco anos atrás, com a carga global disparando de “apenas” 1,45 petabytes em 2016 para 14,6 petabytes hoje. Com os dados sendo gerados no datacenter, na nuvem, na borda e em dispositivos conectados em todo o mundo, podemos esperar que essa tendência de crescimento continue no futuro.
A IA traz recursos exclusivos para cada etapa do processo de gerenciamento de dados, não apenas em virtude de sua capacidade de vasculhar grandes volumes em busca de bits e bytes salientes, mas também pela maneira como pode se adaptar a ambientes e fluxos de dados variáveis.
De acordo com David Mariani, fundador e diretor de tecnologia da AtScale, apenas na área de preparação de dados, a IA pode automatizar funções-chave como correspondência, marcação, junção e anotação, por exemplo. A partir daí, é especialista em verificar a qualidade dos dados e melhorar a integridade antes de digitalizar os volumes para identificar tendências e padrões que, de outra forma, passariam despercebidos. Facilitando todo o processo.
Uso de dados da IA
De acordo com o Venture Beat, uma das indústrias que mais usam dados é a de saúde, com a pesquisa médica gerando uma boa parte da carga. O aprendizado de máquina já está provando seu valor na otimização da coleta e gerenciamento de dados, muitas vezes preservando a validade dos conjuntos de dados que normalmente seriam rejeitados devido a erros de coleta ou documentação defeituosa. Isso, por sua vez, produz uma maior percepção dos resultados dos esforços de teste e direciona um maior ROI para todo o processo.
Ainda assim, muitas organizações estão apenas colocando seus novos conjuntos de gerenciamento de dados mestre (MDM) em funcionamento, tornando improvável que os substituam por novas versões inteligentes tão cedo. Felizmente, eles não precisam.
“Essa tendência de implantar IA para gerenciar os dados necessários para realizar outras tarefas na empresa digital mudará a natureza do trabalho para cientistas de dados e outros profissionais do conhecimento. As pessoas não terão mais a tarefa de fazer o trabalho que fazem agora e, em vez disso, se concentrarão em monitorar os resultados dos processos orientados por IA e, em seguida, fazer alterações, caso se desviem dos objetivos definidos”.
Mais do que tudo, no entanto, o gerenciamento de dados baseado em IA acelerará muito ritmo dos negócios, trazendo muitos benefícios para todos, inclusive para a própria IA.
Via: VentureBeat
