Qualidade dos dados é o maior obstáculo à implementação de IA

Um novo relatório da Salesforce, o “State of Data and Analytics”, revela que, apesar da pressão crescente para gerar valor a partir dos dados – sentida por 76% dos líderes empresariais – o maior obstáculo à adoção da Inteligência Artificial (IA) continua a ser a falta de dados completos, atualizados e de qualidade.

A urgência de implementar a IA de agente está em rota de colisão com a realidade dos sistemas de informação das empresas. 84% dos líderes de dados e analytics afirmam que as suas estratégias de dados precisam de uma reformulação para que as suas ambições de IA se possam concretizar.

“As lições que aprendemos com as primeiras ondas de adoção de IA disponibilizam um roteiro para que as empresas se tornem verdadeiras organizações de agente, onde pessoas e agentes inteligentes trabalham em conjunto”, refere Michael Andrew, Chief Data Officer da Salesforce. “Dados confiáveis, unificados e contextuais são a chave para desbloquear todo o potencial da IA. Este é o momento de reforçar as fundações de dados para escalar a IA com confiança e gerar valor real”.

Apesar de uma crescente ambição para serem organizações “data-driven”, o relatório da Salesforce revela uma clara e preocupante discrepância entre a perceção e a realidade. A maioria dos líderes de dados (63%) admite que as suas empresas enfrentam grandes dificuldades em transformar dados em valor de negócio.

O principal obstáculo reside na qualidade e integridade dos dados, com quase metade dos líderes a reportar dados incompletos, desatualizados, ou a reconhecer que a falta de contexto de negócio leva a conclusões erradas. Consequentemente, menos de metade dos líderes empresariais (49%) afirmam conseguir gerar insights fiáveis e atempados.

A urgência de implementar a IA é alta, com 67% dos líderes de dados a sentir essa pressão, mas a qualidade deficiente dos dados ameaça a promessa da IA de agentes. Embora 84% reconheçam que os resultados da IA dependem diretamente da qualidade dos dados, estimam que cerca de 26% dos dados organizacionais não são fiáveis. Esta desconfiança traduz-se em resultados práticos negativos: 89% dos líderes com IA em produção reportaram ter obtido resultados incorretos ou enganadores, e 55% desperdiçaram recursos significativos no treino de modelos devido à má qualidade de dados.

A questão da qualidade é agravada pela fragmentação e isolamento dos dados. As empresas utilizam, em média, 897 aplicações, mas apenas 29% estão interligadas. Cerca de 19% dos dados empresariais tornam-se inacessíveis ou inutilizáveis, e 70% dos líderes acreditam que as informações mais valiosas se encontram justamente nesses silos. Para combater este problema, 56% das organizações estão a adotar a integração “zero copy”, que permite aceder a dados em múltiplas bases sem os mover.

Além disso, a democratização do acesso aos dados, através de interfaces em linguagem natural, e a atualização urgente dos protocolos de governação e segurança são vistas como essenciais para que as empresas respondam às exigências do negócio e aproveitem todo o potencial da IA.

“A verdadeira transformação acontece quando dados e IA evoluem em conjunto”, afirma Michael Andrew. “Dados fortes dão contexto à IA, e a IA, por sua vez, revela todo o potencial dos dados. As empresas que tratam dados e IA como uma estratégia integrada serão as que vão alcançar impacto real”.