Por Marcos Palmeiro, fundador da DataStrategy.
O uso de Inteligência Artificial é a “bola da vez”, o assunto mais cobiçado do momento, principalmente dentro das grandes e médias organizações. O assunto não é de agora, há cerca de 8 anos, a IBM lançava o seu principal produto, o “Watson”, sem muito sucesso de mercado. Atualmente, o boom foi muito por conta do surgimento do ChatGPT, que vem com uma promessa radicalmente mais evoluída do que tudo que se viu antes, pelo menos para uso doméstico e corporativo. E para fazer disso uma receita bombástica de impacto para o mercado, a plataforma tem uma versão free. Sim, de uso gratuito.
Há um caminho curto?
Uma empresa que não cumpriu ainda os estágios básicos evolutivos de uso e geração de valor através dos dados, como a habilitação para análises descritivas, diagnósticas e preditivas, de forma plena, tem potencial para pular estes steps e ir direto para extrair real valor da onda chamada IA? A Inteligência Artificial faz parte de alguma escala evolutiva ou é uma onda que pode ser surfada sem pré-requisitos ou pré-condições relacionadas a forma como os dados estão dispostos e organizados?
São perguntas que minimamente merecem alguma análise antes de embarcar diretamente nas promissoras iniciativas de IA, e aqui compartilho uma breve perspectiva. Salvo os casos de automação pura de rotinas ou processos baseados em árvores de decisão pré-concebidas, a eficácia de qualquer processo analítico, seja ele de menor ou maior profundidade e complexidade, depende diretamente do volume, variedade e acurácia dos dados. Ou seja, se essa pré-condição não for observada e atendida, é muito provável que a investida não traga o resultado esperado, ou pior, traga um resultado que aponte para direção errada, na linha já conhecida do “garbage in”, “garbage out”.
No fim, querer desfrutar da IA sem dados previamente organizados, é como desejar ter sabedoria sem ter tido experiência.
