De acordo com o Gartner, a má qualidade dos dados será uma barreira constante para a análise avançada, como a Inteligência Artificial nas empresas, até 2025. Líderes de Data & Analytics (D&A) precisam focar em três pilares interligados para impulsionar a IA: resultados de negócios, recursos de D&A e mudanças comportamentais.
CEOs acreditam que a IA terá um impacto significativo em seus setores nos próximos três anos. Nesse contexto, líderes de D&A estão em uma posição estratégica para maximizar os resultados de negócios com essa tecnologia. Debra Logan, do Gartner, ressalta que é crucial superar o hype e investir em confiança, adaptabilidade e pessoas.
Para impulsionar a Inteligência Artificial nas empresas, o Gartner recomenda priorizar a demonstração do valor nos resultados de negócios. Criar confiança é um passo fundamental para evidenciar esse valor. Modelos de confiança devem analisar o valor e o risco dos dados, fornecendo uma classificação de confiabilidade baseada na origem e na curadoria.
Líderes de Data & Analytics também devem considerar o valor e o impacto competitivo em relação ao custo total, à complexidade e ao risco, buscando monetizar as melhorias de produtividade. Além disso, é essencial comunicar o valor de D&A, considerando todos os custos envolvidos, incluindo gerenciamento de dados, governança e gerenciamento de mudanças.
Na jornada dos recursos de D&A, líderes devem garantir o uso de diversas ferramentas e tecnologias para construir um stack de tecnologia robusto para soluções de IA. Cultivar um ecossistema adaptável e escalável é crucial para atender às demandas da Inteligência Artificial nas empresas.
Para alcançar essa adaptabilidade, é importante criar um ecossistema modular e aberto, atualizando ou substituindo componentes da arquitetura conforme necessário. Além disso, os dados devem estar prontos para IA e serem reutilizáveis, integrando a confiança em FinOps, DataOps e PlatformOps. Explorar agentes de IA, que se adaptam às mudanças usando um ecossistema de dados impulsionado por metadados ativos, também é crucial.
A mudança de comportamento é fundamental para o sucesso da Inteligência Artificial nas empresas. Focar na governança de dados, na comunicação de valor e no aumento da análise é vital, mas abordar o aspecto humano é igualmente crucial. É esperado que as pessoas se adaptem à transformação causada pela IA.
Para estabelecer uma cultura que adote e utilize a Inteligência Artificial nas empresas da melhor forma, líderes de Data & Analytics devem priorizar o treinamento e a educação, com ênfase na alfabetização em dados e IA. Adotar novas funções e habilidades que facilitem a adaptação aos requisitos de gerenciamento de mudanças da GenAI e colaborar com equipes diversas para obter uma integração fluida também são passos importantes.
Líderes de Data & Analytics podem avaliar sua eficácia com o Gartner CDAO Effectiveness Diagnostic, uma ferramenta para entender seus pontos fortes e áreas de melhoria.
A Inteligência Artificial nas empresas exige atenção à qualidade dos dados, investimento em recursos adaptáveis e uma cultura que abrace a mudança. Ao seguir essas orientações, líderes de D&A podem maximizar o impacto da IA nos resultados de negócios.
Via TI Inside
