Se você está implementando IA generativa e está usando dados de baixa qualidade, está colocando sua empresa em risco. Na melhor das hipóteses, corre o risco de entregar resultados não confiáveis e desinformação. E, na pior das hipóteses, infringindo a lei e prejudicando irreparavelmente a reputação da sua organização.

Isso porque a IA generativa depende de dados para criar os resultados pelos quais é famosa. Ele aprende com padrões e estruturas para gerar novos dados com características semelhantes. Portanto, é quase desnecessário dizer que, se seus dados estiverem desatualizados, imprecisos e tendenciosos, sua utilização também será.

Mas com os dados certos, a IA generativa oferece enormes oportunidades (a McKinsey estima que a IA generativa poderia adicionar de 2,6 trilhões a 4,4 trilhões de dólares (13 a 22 trilhões de reais) anuais em 63 casos de uso). Ao adotar uma abordagem de dados em primeiro lugar, com a qualidade e a governança de dados no centro de sua IA generativa, seus resultados serão mais precisos, mais impactantes e mais confiáveis. E você estará em um lugar muito melhor para usar a IA generativa para fortalecer as funções em toda a sua empresa - de vendas e marketing a operações de clientes e desenvolvimento de software.

Ajudei organizações grandes e pequenas a se concentrarem em seus dados e, ao longo desse tempo, identifiquei o que realmente pode fazer a diferença quando se trata de qualidade de dados. Siga estas etapas para colocar seus dados de volta aos trilhos:

Pense na governança e padronização de dados

Seus dados, sem dúvida, vêm de muitas fontes diferentes – e isso pode significar inconsistências e imprecisões que se infiltram mais facilmente. Estabeleça uma prática robusta de governança de dados para garantir que sejam coletados, armazenados e gerenciados da mesma maneira em toda a organização. A simples padronização de formatos de dados, convenções de nomenclatura e definições pode evitar discrepâncias de dados e melhorar a precisão dos modelos de IA.

Implementando perfil de dados e métricas de qualidade

Para garantir que seu modelo de IA generativa esteja aprendendo com dados precisos, use ferramentas de criação de perfil de dados para analisar e avaliar sua qualidade. Defina métricas de qualidade e estabeleça limites para níveis aceitáveis de qualidade. E tenha um processo claro para lidar com imprecisões.

Limpar e processar os dados previamente

Um pouco como pintar a Forth Bridge – uma vez que você limpou seus dados, eles quase imediatamente precisarão ser limpos novamente. Por que? Porque as pessoas cometem erros quando gerenciam dados e porque as coisas mudam e eles se tornam desatualizados rapidamente. Portanto, limpar e processar previamente dados com regularidade para remover duplicatas, inconsistências e erros é essencial. Implemente verificações de validação de dados e continue a usar técnicas de criação de perfil de dados para identificar e resolver problemas de qualidade de forma proativa.

Integre e centralize dados

É muito mais difícil gerenciar a consistência de seus dados se eles estiverem espalhados por diferentes redes. Para ajudar seu modelo de IA a acessar informações precisas e relevantes, combine dados de diferentes fontes e armazene-os em um repositório centralizado. Isso garantirá uma visão abrangente e holística que é mais simples de gerenciar.

Gerenciar Metadados

O gerenciamento adequado de metadados é crucial. Usar informações, incluindo de onde os dados vieram, o tipo de dados e muito mais, ajuda o modelo de IA a entender melhor os dados e melhorar seus resultados. Ele também pode ajudar no monitoramento dos resultados da IA e é útil para detectar possíveis vieses.

Abordar e reduzir possíveis vieses

Uma das principais preocupações com os modelos de IA, especialmente a IA generativa, é o viés. E com razão. Confiar em dados tendenciosos para treinar seu modelo de IA inevitavelmente afeta a precisão e a correção do conteúdo gerado. Lidar com o viés em seus dados desde o início significa melhores resultados para você e menor risco de contestação legal.

O governo do Reino Unido reconheceu os riscos – e oportunidades – em torno dessa questão e estabeleceu o Fairness Innovation Challenge para financiar soluções inovadoras para combater o preconceito e a discriminação na IA. Então, é definitivamente uma área para se prestar atenção.

Monitorar e auditar continuamente

Processos regulares de monitoramento e auditoria de dados ajudarão a acompanhar a qualidade dos dados ao longo do tempo e identificar tendências e possíveis problemas com antecedência. Certifique-se de ter etapas claras a serem tomadas quando a qualidade dos dados cair para que isso não afete seus resultados.

A IA generativa oferece algumas oportunidades incríveis, então não se deixe abater pelos riscos. Em vez disso, pense primeiro nos dados. Exija resultados imparciais e confiáveis. E entregue-os com foco na qualidade dos dados. Construa seus modelos de IA com base em dados limpos e precisos, para saber que você pode confiar nos resultados e criar oportunidades para o seu negócio.