O primeiro passo da IA é a prontidão dos dados. Veja como os usuários capacitados e as plataformas de dados estão moldando o próximo estágio da IA generativa

A IA é o motor das inovações de ponta atuais. E os dados são seu combustível. Se o seu combustível não estiver em um estado ideal de prontidão para IA, suas iniciativas poderão fracassar ou até mesmo falhar. Antes de iniciar seu próximo prova de conceito caso de uso de IA, descubra por que a prontidão dos dados precisa ser sua primeira etapa.

Algumas organizações já estão muito à frente no uso da IA. Em muitos casos, há duas variáveis de destaque em sua abordagem: usuários de IA capacitados e plataformas de dados sofisticadas. Essas duas variáveis parecem estar fortemente correlacionadas com o sucesso da IA. Em particular, elas aumentam a eficiência do desenvolvimento da IA e ajudam a criar confiança na IA.

Expansão do número de usuários de IA capacitados

Os usuários de IA capacitados são caracterizados por três variáveis: alfabetização em dados, uso de arquiteturas de streaming e em tempo real e aproveitamento de produtos de dados específicos do domínio. Veja como essas variáveis afetam a IA.

Aprendizado de dados: Uma das maiores tendências é o aumento da alfabetização em dados, de acordo com o DataCamp. Ela descobriu que 86% dos líderes classificam a alfabetização em dados como essencial para o trabalho diário. Os usuários de IA capacitados expandiram sua alfabetização em dados, gerando uma demanda por produtos de dados mais sofisticados e ciclos de desenvolvimento mais rápidos. Por exemplo, a adoção de padrões abertos, como o Apache Spark para processamento e o Apache Iceberg e Delta para armazenamento, está se tornando essencial.

Dados em tempo real e arquiteturas de streaming: O advento desses recursos está permitindo que as organizações analisem grandes volumes de dados em tempo real, proporcionando inteligência acionável e tomada de decisão instantânea. Isso é fundamental para os aplicativos modernos. Isso significa que os dados de streaming de mídias sociais, sensores, transações financeiras e outros podem ser processados rapidamente. Além disso, as ações podem ser tomadas quando tiverem o maior impacto possível.

Produtos de dados específicos de domínio: Outra nova tendência é a mudança para produtos de dados específicos de domínio, que são mais eficazes do que os produtos de dados genéricos. Eles ajudam a dar às organizações controle granular e suporte para casos de uso complexos. Outro recurso de personalização é graças às ferramentas com pouco ou nenhum código, que estão dando aos usuários avançados a capacidade de criar painéis e relatórios personalizados de forma a atender às suas necessidades específicas

Revolucionando o desenvolvimento de produtos de dados de IA

A IA geradora está elevando a demanda por catalogação de dados e geração de dados de teste porque pode aumentar a eficiência e a precisão. Além disso, a observabilidade aprimorada e as práticas de DevOps, juntamente com a separação das equipes de criação e execução, estão acelerando a entrega e padronizando o gerenciamento.

Para aumentar a confiança, os modelos de IA devem ser alimentados com dados imparciais, precisos e bem documentados. Uma ampla gama de inovações está revolucionando a capacidade de criar dados de alta qualidade, incluindo catálogos de dados, governança de dados e arquiteturas de dados modulares. Veja o que isso significa para as organizações atuais.

A IA geradora na catalogação de dados e na geração de dados de teste

Uma maneira de apoiar a criação de dados de alta qualidade e prontos para IA é com a catalogação de dados. Os catálogos de dados são inventários organizados dos ativos de dados das organizações. Eles rastreiam continuamente as fontes de dados para coletar metadados, incluindo estrutura, linhagem e uso. Em seguida, eles rastreiam as alterações ao longo do tempo. Ao fornecer uma visão holística dos dados, os catálogos ajudam a garantir dados precisos e bem documentados para alimentar os modelos de IA.

A geração de dados de teste envolve a criação de dados que imitam os dados reais, mas não estão relacionados a eles. Eles são usados para executar casos de teste de desempenho. O processo ajuda a validar a funcionalidade do software, identificar possíveis problemas e oferecer suporte ao desempenho em uma variedade de condições.

Qualidade, linhagem e governança de dados

A qualidade, a linhagem e a governança dos dados são cruciais para a criação de sistemas de IA confiáveis. A qualidade dos dados está relacionada à confiabilidade e à precisão dos dados usados para treinar modelos de IA. A linhagem de dados rastreia o ciclo de vida dos dados, incluindo suas origens, movimentos, transformações e uso. A governança de IA fornece as estruturas, práticas e políticas necessárias para rastrear o desenvolvimento, a implantação e o uso dos sistemas de IA. Todos os três desempenham funções vitais na criação de sistemas de IA que são responsáveis, éticos e alinhados com os requisitos regulamentares e seus objetivos de negócios.

Arquiteturas de dados modulares

A adoção de uma abordagem modular para a arquitetura de dados oferece às organizações uma vantagem importante: a capacidade de dimensionar e atualizar componentes sem afetar todo o sistema. Ela emprega componentes independentes e autônomos que funcionam juntos. Tecnologias em contêineres, como o Docker, e ferramentas de orquestração, como o Kubernetes, geralmente entram em ação, permitindo que as organizações atualizem e gerenciem mais facilmente os sistemas de IA. Quando bem feito, os resultados incluem maior flexibilidade, escalabilidade aprimorada e manutenção mais fácil

Criando confiança na IA com dados de alta qualidade

Dados de alta qualidade e imparciais são essenciais para a IA responsável e para a construção da confiança. Uma sólida governança de dados e o monitoramento contínuo apoiam práticas éticas de IA, promovendo a confiança do usuário a longo prazo. De acordo com a Precisely, 76% dos líderes empresariais afirmam que a tomada de decisões orientada por dados é o principal objetivo de seus programas de dados. No entanto, 67% não confiam em seus dados.

A necessidade de dados de alta qualidade

Dados imparciais, confiáveis e de alta qualidade são essenciais para a precisão e a confiabilidade do modelo de IA. Para garantir que você esteja alimentando os sistemas de IA apenas com dados da mais alta qualidade, é necessário garantir que suas bases estejam cobertas em várias categorias, incluindo relevância, integridade, representação, viés e pontualidade.

Observabilidade dos dados e integração com ITIL

A observabilidade dos dados e a integração da ITIL (Biblioteca de Infraestrutura de Tecnologia da Informação) éa aplicação dos princípios e processos da ITIL para gerenciar sistemas de dados, fornecer qualidade de dados e estabelecer confiabilidade. A implementação sistemática da observabilidade e da integração dos dados nos sistemas ITIL permite que as equipes de dados detectem anomalias em tempo real, realizem rapidamente a análise da causa raiz e promovam a confiança e a transparência nos produtos de dados.

Dois estudos de caso de dados do mundo real, prontos para IA

A Foundry for AI by Rackspace (FAIR™) está ajudando as organizações a superar seus desafios de dados de IA com processos, serviços e soluções comprovados.

• A FAIR ajudou uma empresa líder em inovação e sustentabilidade de embalagens nos EUA a superar o desafio de extrair dados manualmente e processar os principais relatórios financeiros. Entre as soluções fornecidas, estava a criação de uma estratégia de dados que combinava grandes dados díspares em um único lago de dados. Os resultados incluíram a redução em 33% do tempo gasto no gerenciamento e na qualidade dos dados dos clientes.
• A FAIR ajudou um grande provedor de serviços de saúde na Ásia a superar o desafio do desempenho lento e dos relatórios existentes que afetavam negativamente a inovação. Entre as soluções fornecidas estava a integração da observabilidade dos dados para fornecer um painel único para erros e avisos. Os resultados incluíram o acesso a dados unificados e a geração de insights em tempo real.

Saiba mais sobre por que as organizações precisam de dados de alta qualidade para a inovação e o desempenho da IA a partir da perspectiva do CTO de IA da FAIR.