O Tesouro Enterrado nas Empresas: Por que a IA Ignora 99% dos Dados?

Beleza, pessoal! Sempre falamos sobre o poder da Inteligência Artificial e como ela pode transformar os negócios, né? Mas tem um detalhe curioso (e preocupante): boa parte da montanha de dados que as empresas acumulam simplesmente não é usada pela IA. Estava lendo um artigo interessante no site AI News sobre uma conversa com o Henrique Lemes da IBM, e isso me fez pensar.

A Enorme Quantidade de Dados Desperdiçados

Imagina só: segundo o artigo, menos de 1% dos dados que uma empresa tem à disposição hoje é efetivamente utilizado pela IA generativa. E pior: a maior parte desse 1% são dados "estruturados", aqueles bonitinhos, organizados em tabelas, fáceis de processar.

O grande volume, mais de 90% do total de dados corporativos, é "não estruturado". Pensa em e-mails, documentos de texto, audios, vídeos, postagens em redes sociais, imagens... Uma bagunça organizada (ou desorganizada!) que guarda insights valiosíssimos, mas que a IA tem dificuldade em digerir.

Por que essa dificuldade? Porque é complexo. Não tem um formato padrão. E, como bem apontou o Henrique no artigo, isso afeta diretamente a confiança na informação e a qualidade do que a IA pode gerar a partir dela. Quem toma decisão na empresa precisa confiar nos dados, e se eles vêm de fontes caóticas sem governança, a insegurança bate.

Como Destravar Esse Potencial?

O desafio é transformar esse "gotejamento" de dados fáceis de usar em um "jato" poderoso, onde a IA possa acessar e processar tudo, incluindo o material não estruturado. A resposta, segundo a conversa mencionada, passa por três processos chave:

1. Ingestão em Escala: Automatizar a coleta de todos esses dados, de todas as fontes possíveis, de forma massiva.
2. Curadoria e Governança: Organizar, limpar e, crucialmente, aplicar as regras de governança e compliance, tanto para dados estruturados quanto para os não estruturados. Isso garante a tal confiança e a qualidade.
3. Disponibilizar para a IA Generativa: Só depois que os dados estão organizados, limpos e governados, eles se tornam realmente "prontos" para serem usados por modelos de IA generativa, gerando um ROI (Retorno sobre Investimento) bem significativo em casos de uso como RAG (Retrieval Augmented Generation).

Isso é algo que rola muito na nossa comunidade, essa discussão sobre como pegar dados de diferentes lugares e preparar tudo para a IA. É um desafio técnico, mas também de processo e estratégia. Aliás, se você quiser trocar ideia sobre como fazer essa "faxina digital" e usar seus dados de verdade, clica no link pra entrar em contato e participa das discussões!

Simplificando o Complexo

Empresas como a IBM, pelo que li no artigo, têm trabalhado numa estratégia unificada pra isso. Não é simples, claro, mas eles focam em alinhar as pessoas, os processos e as ferramentas certas pra pegar dados de qualquer formato, estruturar o que precisa, aplicar a governança e deixar tudo pronto pro motor da IA rodar.

À medida que as empresas crescem e tentam usar IA pra mais coisas, a complexidade dos dados explode, especialmente com os dados não estruturados. É aí que a necessidade de uma governança eficaz fica gritante.

No fim das contas, destravar os 99% de dados "esquecidos" não é só uma questão técnica, mas uma jornada que exige visão, os processos corretos e as ferramentas adequadas. É um esforço que vale a pena para quem quer tirar o máximo proveito da IA e tomar decisões realmente baseadas na totalidade das informações disponíveis.

É isso! Fica a reflexão sobre como estamos tratando nossos dados na era da IA. Um abraço e até a próxima!