Com cada vez mais dispositivos conectados e a gerar dados, os líderes estão a ser pressionados para aumentar o valor a partir deles. Um novo estudo da Salesforce mostra que há várias barreiras nesse caminho, em especial na implementação de soluções de Inteligência Artificial.
A falta de dados completos, atualizados e de qualidade é um dos maiores obstáculos para que as empresas possam tirar partido de novas ferramentas tecnológicas, concluiu o novo estudo “State of Data and Analytics”, divulgado pela Salesforce esta semana. Entre os líderes empresariais inquiridos, 76% disseram estar sob pressão cada vez maior para gerar valor através dos dados, mas é preciso alterar a abordagem. A grande maioria dos líderes de dados e analítica (84%) referiu a necessidade de reformular completamente as estratégias para poder executar com sucesso a ambição relativa à IA.
“As lições que aprendemos com as primeiras ondas de adoção de IA disponibilizam um roteiro para as empresas se tornarem verdadeiras organizações de agente, onde pessoas e agentes inteligentes trabalham em conjunto”, comentou Michael Andrew, Chief Data Officer da Salesforce, sobre as conclusões do estudo. “Dados confiáveis, unificados e contextuais são a chave para desbloquear todo o potencial da IA”, continuou, sublinhando que “este é o momento” de reforçar as fundações de dados, de forma a poder implementar IA em grande escala e “gerar valor real.”
Um dos problemas é que as infraestruturas de dados não estão a acompanhar as ambições de negócio, pelo que 63% dos líderes de dados admitem que as suas empresas têm dificuldade em transformar dados em valor de negócio. Isto revela, aponta o estudo, uma discrepância clara entre o que é a perceção e o que é a realidade.
Numa altura em que há cada vez mais dispositivos conectados e a gerar enormes volumes de dados, as empresas que não conseguem usá-los para melhorar a eficiência e as tomadas de decisão estão em desvantagem. Menos de metade dos líderes empresariais inquiridos dizem conseguir gerar ‘insights’ fiáveis e atempados a partir dos dados recolhidos. Mais preocupante ainda, cerca de metade admite que as suas empresas tiram conclusões erradas, porque não têm o contexto certo do negócio.
Com dados que não estão atualizados ou de fraca qualidade – a que a Salesforce chama de dados deficientes – o caminho para a IA de agente é mais difícil, sendo esta a principal tendência neste momento. Dois terços dos líderes de dados sentem pressão para implementar IA rapidamente, mas muitos (42%) não confiam totalmente na precisão ou relevância das respostas geradas pela IA.
Ou seja: de um lado, os gestores querem mais e melhores ‘insights’ e o aumento da produtividade. Do outro, os responsáveis técnicos alertam para os problemas e para a necessidade de uma nova abordagem à gestão e análise de dados.
A pesquisa da Salesforce aponta para formas de reduzir esta lacuna, seguindo as boas práticas das empresas mais preparadas. Elas incluem garantir dados atualizados e ricos em contexto, sendo que mesmo os dados de qualidade não têm o mesmo valor se estiverem isolados, uma governação reforçada e ainda arquiteturas “zero copy”, que permitem aceder a dados dispersos, independentemente de onde se encontram.
