Por Que as Fontes de Dados de Terceiros São Importantes ao Usar IA Generativa

Em uma publicação recente no LinkedIn, o consultor de transformação de dados e tecnologia Tommy Tang escreve: "A IA generativa surgiu como uma ferramenta potente em vários domínios, desde a criação de conteúdo até o reforço dos sistemas de suporte à decisão". Ele adverte, no entanto, que "a eficácia da IA generativa está intrinsecamente ligada à qualidade de seus dados de treinamento". 

O efeito dominó dos dados de baixa qualidade 

À medida que a transformação digital e o uso da GenAI se aceleram, as implicações de dados de baixa qualidade podem transformar o potencial da GenAI de promissor para perigoso em um instante. Desde algoritmos mal orientados até resultados pouco práticos, a escolha do provedor de dados terceirizado errado pode levar a uma sequência de consequências indesejadas. 

• Perpetuação de vieses: Dados de baixa qualidade, especialmente dados marcados por inclinações inerentes, dão à GenAI uma perspectiva distorcida. Consequentemente, a IA pode gerar conteúdo que não apenas reforça tendências prejudiciais, mas também afasta clientes em potencial e prejudica a confiança entre as partes interessadas.
• Reputação em risco: quando a GenAI produz conteúdo impreciso, tendencioso ou desalinhado com a realidade ou com as normas sociais, suas organizações podem acabar na mira do julgamento público e dos danos à reputação.
• Proliferação de informações falsas: Atualmente, a GenAI é desprovida de discernimento, o que facilita a perpetuação de informações errôneas, corroendo a confiança na tecnologia e na organização que a utiliza. Dar à GenAI acesso a um grande volume de dados de qualidade cria uma base ampla sobre a qual a IA pode fazer referência cruzada e validar dados, agindo como um protetor contra a desinformação.
• Descarrilamento estratégico: Dados enganosos ou incompletos podem fazer com que a IA gere insights ou conteúdos que desviam o planejamento estratégico, promovendo decisões desalinhadas com as realidades do mercado e as metas organizacionais.
• Interações prejudicadas com o cliente: A falta de dados confiáveis e precisos pode fazer com que a IA produza conteúdo ou respostas que não atingem o objetivo nas interações com os clientes, prejudicando os relacionamentos e diminuindo a satisfação do usuário.
• Desperdício de recursos: Dados imprecisos ou desatualizados podem orientar incorretamente os processos automatizados com IA, levando a recursos mal alocados, oportunidades desperdiçadas e, por fim, perdas financeiras.
• Inovação inibida: Se os dados que o GenAI ingere não forem oportunos ou relevantes, os resultados também apresentarão uma imagem inadequada das diversas tendências atuais, levando à estagnação e à falta de inovação, o que prejudica sua capacidade de se manter competitivo e com visão de futuro. 

Cada um dos riscos acima ressalta a importância da seleção das fontes de dados de terceiros que você pretende usar como combustível para a GenAI. Elas devem ser submetidas a uma verificação robusta e a um monitoramento contínuo para se protegerem contra esses possíveis problemas. 

O que procurar em dados de terceiros 

A jornada desde a seleção até a ingestão de dados é cheia de nuances, exigindo uma compreensão meticulosa do que você precisa dos dados. Para percorrê-la, é necessário verificar se você obtém dados que ofereçam relevância, volume e qualidade que se alinhem aos seus objetivos para a GenAI. 

• Fontes confiáveis e globais: A ingestão de dados de uma ampla variedade de fontes confiáveis ajuda a proteger a IA contra a internalização e a propagação de erros ou perspectivas restritas.
• Volume abundante: Vastos conjuntos de dados históricos e atuais para dar suporte a análises retrospectivas e focadas no futuro.
• Enriquecimentos para aumentar a facilidade de uso: Facilitar a ingestão tranquila de dados e a extração de insights incisivos é fundamental no ecossistema atual de dados abundantes. Tags de tópicos, tags do setor, sentimentos e outros metadados ampliam sua usabilidade e relevância. 

Ao escolher um agregador e provedor de dados experiente, você obtém o volume, a variedade e o valor que precisa dos dados de terceiros que você obtém. 

Ancorar a confiança usando provedores de dados terceirizados comprovados 

O alinhamento com um provedor de dados terceirizado proficiente direciona sua GenAI para uma trajetória definida por precisão, relevância e geração de dados perspicazes. Aqui, a credibilidade de um provedor se torna primordial, especialmente aquele que não apenas traz para a mesa a profundidade e amplitude em suas fontes de dados, mas também adere a um rigoroso processo de elaboração de dados enriquecidos e semiestruturados. 

O calibre da GenAI é um reflexo direto da qualidade, do volume e da variedade de dados em que ela é alimentada. Garantir que os dados que você utiliza sejam bem estruturados, enriquecidos e perspicazes prepara o caminho para liberar o verdadeiro potencial da GenAI. 

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