O que acontece quando a empresa deixa de confiar nos seus dados?

A IA está aumentando a importância dos dados empresariais.

A inteligência artificial está elevando as expectativas em todos os setores. Os líderes empresariais desejam decisões mais rápidas, melhores experiências para o cliente, mais automação e retornos mensuráveis ​​dos investimentos em IA.

Mas existe um problema.

As organizações estão tentando acelerar a adoção da IA, mas ainda enfrentam problemas que afetam as equipes de dados há anos: definições inconsistentes, sistemas desconectados, pipelines paralelos, lacunas de governança e crescente desconfiança nos dados corporativos.

As equipes gastam mais tempo validando dados do que agindo com base neles.

Usuários de negócios criam soluções alternativas. A governança se torna algo que as pessoas ignoram. E as iniciativas de IA herdam os mesmos problemas de dados que as organizações nunca resolveram completamente.

Em um webinar recente da CIO.com patrocinado pela Rocket Software, Ray Sullivan, vice-presidente de Gerenciamento de Produtos do portfólio DataEdge da Rocket, e Greg Wilson, diretor de Engenharia de Vendas, compartilharam suas experiências práticas ao trabalhar com empresas que modernizam arquiteturas de dados, integram sistemas legados e se preparam para a IA. Em vez de discutir teoria, eles exploraram as realidades práticas enfrentadas pelas equipes de dados atualmente e por que esses desafios se tornam mais visíveis e mais custosos na era da IA.

Uma observação de Ray Sullivan vai direto ao ponto:

Quando os usuários corporativos deixam de confiar em dados centralizados e começam a criar planilhas, extrações locais, fluxos de trabalho de análise paralelos e processos de IA não autorizados, o problema deixa de ser a qualidade dos dados e passa a ser a perda de confiança organizacional.

Cinco desafios que os líderes de dados continuam a enfrentar.

O webinar explora cinco desafios que os líderes de dados continuam a enfrentar:

• Por que a confiança nos dados corporativos continua sendo difícil de estabelecer e manter.
• Por que chegar a insights muitas vezes leva mais tempo do que a empresa espera.
• Como a TI paralela e a expansão descontrolada de infraestruturas criam custos ocultos e riscos operacionais.
• Por que a governança muitas vezes parece ser um obstáculo em vez de um facilitador.
• O que acontece quando as organizações tentam escalar a IA antes que seus dados estejam prontos?

A discussão sobre IA é especialmente oportuna. À medida que as organizações se apressam em demonstrar os resultados da IA, muitas estão descobrindo que a IA não resolve os problemas subjacentes dos dados — ela os amplifica. Como explica Greg Wilson:

Por que isso é importante para os líderes de dados?

Para líderes de dados, arquitetos, engenheiros e profissionais de governança, esse é o verdadeiro desafio. A IA pressupõe que você já tenha resolvido as questões de confiança, acessibilidade, governança, linhagem e qualidade de dados — mas a maioria das organizações ainda está trabalhando nesses fundamentos.

Se sua equipe está sendo solicitada a fornecer dados confiáveis ​​mais rapidamente, modernizar ambientes legados, apoiar iniciativas de IA e aprimorar a governança — tudo ao mesmo tempo —, esta conversa merece sua atenção.