Inteligência Artificial sem dados de qualidade? Não jogue às cegas

A Inteligência Artificial está a transformar o mundo dos negócios: automatiza tarefas, acelera decisões e cria novos pontos de contacto com os clientes. No entanto, apesar das inúmeras possibilidades que oferece, a adoção eficaz da IA enfrenta desafios significativos, sendo que os dados são dos principais e dos mais críticos. 

A importância dos dados de qualidade 

Antes de qualquer algoritmo funcionar, há os dados. Sim, a Inteligência Artificial precisa de informação de qualidade e centralizada para funcionar bem. E este é, para muitas empresas, o primeiro grande obstáculo que impede a sua implementação. 

Muitas organizações ainda têm os seus dados dispersos: folhas de Excel, sistemas paralelos, ficheiros soltos ou, até, informação mal organizada dentro do próprio ERP. Nessas condições, torna-se difícil aplicar modelos de IA com eficácia. Por isso, centralizar, limpar e tratar os dados é um passo essencial. 

Em 2025, estima-se que o volume total de dados gerados na Internet em todo o mundo alcance 182 zettabytes (ZB). Ou seja, assumindo que um filme em HD ocupa cerca de 5 GB, e fosse visto um filme por dia, demoraria 550 milhões de anos para ver tudo o que cabe num único zettabyte. Surpreendido?

Sobretudo, tenha sempre presente o GIGO, o conhecido “Garbage In, Garbage Out”, um princípio que defende que a qualidade dos resultados de um sistema depende diretamente da qualidade da informação introduzida. Resumindo: se inserir dados de má qualidade, irá obter resultados igualmente maus, por muito sofisticado que seja o sistema. 

Só assim a Inteligência Artificial evolui e gera valor real. As empresas que já têm os seus dados bem organizados num software de gestão como o ERP, estão em vantagem. Quando a base é sólida, a aplicação de IA e a produtividade das equipas é mais simples, rápida e eficaz. 

A Inteligência Artificial e os riscos dos dados de baixa qualidade 

Dados de baixa qualidade podem levar a previsões imprecisas, decisões erradas e perda de confiança nos sistemas de Inteligência Artificial. Um estudo publicado na arXiv* confirma que dados incompletos, duplicados ou inconsistentes podem comprometer significativamente o desempenho dos modelos de machine learning, o que pode resultar em estratégias desenquadradas, más decisões e investimentos mal orientados. 

Além disso, a falta de dados centralizados e bem tratados pode aumentar os custos operacionais, dado que exige mais tempo e recursos para limpeza e preparação dos dados antes de qualquer intervenção de Inteligência Artificial.

De acordo com o site oberlo.com, estima-se que em 2024 tenham sido enviados e recebidos cerca de 361,6 mil milhões de e-mails por dia em todo o mundo, o que representa um aumento de 4,1% face ao ano anterior.

Estratégias para melhorar a qualidade dos dados 

Como vimos, a qualidade dos dados é a base para que a utilização de IA seja um sucesso. E para superarem este desafio dos dados, as empresas devem: 

1. Centralizar os dados
   Integrar todas as fontes de dados num sistema único, como um ERP, para garantir consistência e acessibilidade. 
2. Assegurar a qualidade dos dados
   Implementar processos de validação e limpeza de dados para garantir que são precisos, completos e atualizados. 
3. Seguir as boas práticas 
   Definir políticas e responsabilidades claras para a gestão dos dados, de forma a garantir conformidade e segurança. 
4. Investir em formação
   Capacitar as equipas para compreenderem a importância dos dados de qualidade e como mantê-los. 

De facto, sem dados fiáveis, nem os algoritmos mais avançados vão ser capazes de fornecer insights úteis. A PHC reconhece este desafio e está comprometida em ajudar as empresas, independentemente da sua dimensão ou setor, a estabelecerem uma base de dados sólida, preparando-as para colher os benefícios da IA de forma eficaz, segura e, sobretudo, muito rentável.

Saiba mais, aqui. 

* A arXiv é um repositório online de pré-publicações científicas gerido pela Universidade de Cornell (EUA). Esta conclusão faz parte do estudo “The Effects of Poor Data Quality on Machine Learning Performance,” publicado em fevereiro de 2020 por Maureen A. Sartor.

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