Falta de semântica compromete agentes de IA

A Gartner alerta que a ausência de estruturas semânticas robustas nos dados utilizados por agentes de Inteligência Artificial (IA) poderá comprometer a precisão, aumentar custos operacionais e agravar riscos de governance e conformidade.

Segundo a empresa, os agentes de IA necessitam de compreender o contexto dos dados e das relações existentes ao longo dos fluxos de trabalho para produzirem respostas fiáveis e eficientes.

Rita Sallam, Distinguished VP Analyst da Gartner, afirma que os resultados da IA com agência dependem diretamente da qualidade contextual dos dados utilizados. “Sem contexto, uma compreensão clara das relações e regras específicas presentes nos dados de uma organização, os agentes de IA não conseguem operar com precisão e tornam-se muito mais propensos a gerar alucinações, enviesamentos e resultados pouco fiáveis”, explica em comunicado.

A Gartner considera que organizações que não invistam em estruturas abrangentes de contexto semântico e numa camada de dados robusta poderão perpetuar ineficiências, aumentar custos financeiros e enfrentar riscos reputacionais e legais acrescidos.

A consultora prevê que, até 2027, as empresas que priorizarem dados preparados semanticamente para IA poderão aumentar a precisão dos agentes inteligentes em até 80% e reduzir custos até 60%.

Segundo Rita Sallam, o contexto semântico deixará de ser apenas um elemento complementar para se tornar numa componente estratégica da adoção de IA. “O contexto com coerência semântica tornar-se-á uma estratégia de controlo de custos e de confiança, e não apenas um extra opcional”, refere.

A Gartner antecipa ainda um reforço das exigências regulatórias em torno da transparência semântica e da governance associada à inteligência artificial, pressionando as organizações a tratarem estas capacidades como um elemento central das suas estratégias de dados e IA.