As principais tendências de dados e analítica em 2024

Gerir a complexidade e dar força aos colaboradores são duas das tendências de dados e analítica para o ano de 2024

As principais tendências de dados e analítica em 2024

A Gartner partilhou as principais tendências de dados e analítica para o ano de 2024 que estão a levar à criação de novos desafios, incluindo organizacionais e humanos. Apostar o negócio, gerir a complexidade e ser de confiança são as três principais tendências.

O poder da IA e a importância crescente da IA generativa estão a mudar a forma como as pessoas trabalham, as equipas colaboram e os processos operam”, explicou Ramke Ramakrishnan, VP analyst da Gartner. “No meio desta revolução tecnológica, as organizações que não conseguirem fazer a transição e aproveitar efetivamente os dados e a analítica em geral e a IA em particular não vão ter sucesso”.

Com a inteligência artificial a revolucionar as indústrias a nível estratégico, os líderes de dados e analítica devem demonstrar a competência para apostar o negócio em IA e aprender a ganhar confiança para liderar a estratégia de inteligência artificial na organização. Com a IA a mudar a forma como as empresas são geridas, as organizações estão a ir de encontro a uma avalanche de custos. Os líderes devem atuar para implementar práticas de FinOps para estabelecer e colocar em práticas os standards e diminuir as despesas.

Segundo a Gartner, muitos sistemas de dados e analítica são delicados e as suas redundâncias podem causar o caos e adicionar custos. Assim, os líderes destas áreas devem abraçar a complexidade através da utilização de ferramentas com IA para automatizar e melhorar a produtividade. Isto inclui o investimento em gestão automatizada de dados, automação de decisões e capacidade de analítica como processamento de linguagem natural.

Com o aumento da acessibilidade e eficiência de IA generativa, há o desafio de navegar num mundo onde a confiabilidade dos dados é constantemente questionada. Falta de confiança dentro das organizações, preocupações quanto ao valor e qualidade dos dados e a regulação à volta da inteligência artificial estão a levar a um “dilúvio de desconfiança”, diz a Gartner. “Se os dados não forem de confiança, pode não ser utilizado corretamente para tomar decisões”, refere Ramakrishnan.

Outra tendência está relacionada com a força de trabalho, onde as organizações devem investir no desenvolvimento de literacia de inteligência artificial junto dos seus colaboradores, utilizar práticas de governança adaptativa e implementar uma abordagem baseada em confiança para gerir ativos de informação e ajudar os indivíduos a perceber a proveniência da informação utilizada.

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