A IA generativa está na pauta de empresas e usuários no mundo todo. A possibilidade de usar ferramentas que auxiliem na produção de conteúdos inovadores — artigos, linhas de código, arte digital entre outros — revolucionou a forma com que muitas organizações usam seus dados. Entretanto, apesar dos inúmeros benefícios, a tecnologia também apresenta alguns desafios, como o surgimento de silos de dados, conteúdo de baixa de qualidade, preocupações com fluxos de trabalho e segurança cibernética.
Apesar da discussão sobre a IA generativa, o caminho para muitas empresas ainda não está certo. De acordo com estudo da Salesforce, 86% das lideranças entrevistadas afirmaram enfrentar problemas para gerar insights a partir dos dados, com três quartos dos líderes preocupados com a chance de perderem os benefícios da IA generativa, ou seja, perderem o bonde da história.
Isso deixa clara a necessidade das equipes de TI contarem com funcionários com habilidade para lidar com os dados. Entretanto, ainda segundo o Gartner, os funcionários ainda não sabem como utilizar a IA generativa com segurança no trabalho.
Como a TI pode preencher a lacuna de dados?
A resposta para isso, deixando qualquer ironia de lado, é exatamente usar a IA generativa. A inteligência artificial consegue auxiliar as empresas a aproveitaram ao máximo seus dados. A tecnologia permite que insights contextuais personalizados sejam inseridos diretamente nos principais aplicativos, como o Slack e Salesforce, utilizados pela força de trabalho, facilitando seu acesso via dispositivos móveis.
Ao mesclar dados não estruturados e dados estruturados, a TI tem em mãos as chaves para desbloquear o potencial da IA generativa. Essa integração permite à IA generativa obter um entendimento mais preciso da intenção do usuário e, com isso, consegue fornecer resultados mais precisos e alinhados ao que o usuário deseja.
Para facilitar esse trabalho, algumas soluções auxiliam nesse processo ao fornecer perguntas ou solicitações guiadas com base em dados contextuais e conversacionais, facilitando a filtragem de resultados, detalhamento de informações ou a forma de explorar as ações sugeridas. Um exemplo, é a possibilidade de medir a eficácia de campanhas de lançamento de novos produtos, monitorando o envolvimento dos consumidores e até fornecendo subsídio para que a equipe de vendas identifique novas oportunidades de negócios.
Ou seja, a TI pode buscar ferramentas que contribuam para tornar a IA generativa mais confiável e segura. Além disso, é essencial investir no treinamento do usuário para que ele saiba usar a IA generativa no trabalho e, com isso, fortalecer uma cultura de dados.
Maneiras de revolucionar a interpretação de dados com a IA generativa
A IA generativa funciona como uma ponte para transformar dados em informações ricas e úteis para os negócios. Como?
Preenchendo lacunas de conhecimento
O compartilhamento de informações é extremamente útil para os negócios, mas não basta enviar uma planilha com diversos dados espalhados e acreditar que todos irão entender os insights contidos nesses números. A IA generativa, então, pode fornecer um contexto para essas informações. Por exemplo, dados sobre o tráfego de clientes pela loja. A tecnologia pode analisar essas informações e fornecer aos usuários um contexto inteligível e que forneça subsídios para que a tomada de decisões seja mais inteligente.
Enriquecendo o contexto
Além de analisar dados atuais, a IA generativa analisa contextos históricos e comparativos para compreender tendências e padrões. Como ela lida com extensas bases de dados, consegue comparar informações atuais e históricas para fornecer uma visão mais completa sobre determinada situação. Usando o mesmo exemplo acima, a IA consegue analisar o comportamento do cliente na loja e compará-lo a eventos passados.
Aumentando a eficiência
A análise de dados não visa apenas “analisar as informações”, mas também explicá-las, criando interpretações para gerar insights acionáveis. A IA generativa automatiza esse processo de geração de insights e resumos, traduzindo números e outras informações para que tenham um significado facilmente identificável, inclusive para usuários sem experiência em análise de dados. E isso poupa um tempo significativo para analistas de dados, que normalmente passariam horas escrevendo e criando slides para compartilhar insights e preparando análises mais complexas.
Como tornar a IA generativa mais confiável
A segurança e confiabilidade dos dados na IA generativa são preocupações para todas as empresas, mas particularmente para aquelas que operam sob regras rigorosas de governança de dados e bases de informações de clientes grandes. Isso leva as organizações a aguardarem a implementação da IA generativa nos negócios, apesar dos benefícios.
Basicamente, ao iniciar o uso da IA generativa nos negócios, é necessário basear as solicitações em dados proprietários, mantendo as informações confiáveis ao usar LLMs (Large Language Models) e oferecendo suporte seguro ao acesso às essas informações, baseando-se em uma estratégia de identidade e acesso baseada em função.
Por exemplo, no Salesforce, é possível usar uma arquitetura baseada em retenção zero, como a camada Einsten Trust, que mascara os dados e impede que eles sejam armazenados fora da plataforma quando prompts com LLM forem compartilhados, dessa forma uma camada a mais de segurança é implementada para proteger as consultas em linguagem natural na plataforma.
A IA generativa no fluxo de trabalho
A interpretação de dados, principalmente em áreas como varejo e finanças, não diz respeito unicamente à apresentação de números, mas também trata de analisar outros fatores que ajudam a impulsionar ações, por exemplo, as voltadas para otimizar a experiência do cliente ou a criação de novos produtos e serviços.
A IA generativa fornece essa capacidade, criando narrativas fáceis de serem entendidas a partir de dados vindos de diversas fontes. Isso torna sua implementação uma questão não de se, mas de quando ela será integrada no dia a dia de trabalho.
Ao integrar a inteligência artificial e soluções na nuvem, a organização consegue ter uma visão completa dos clientes, permitindo que cada setor possa ter acesso a dados importantes para guiar suas ações. Para isso, é importante ter uma base confiável, limpa e atualizada de dados. Com isso é possível fornecer uma fonte da verdade única para que funcionários e a própria IA generativa possam utilizar e gerar análises poderosas e simples de usar.
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