A qualidade de dados é um dos fatores que mais influenciam a capacidade de uma empresa de obter bons resultados com inteligência artificial. Não importa o quanto um modelo seja sofisticado: se os dados utilizados estiverem incompletos, desatualizados, inconsistentes ou sem contexto suficiente, as respostas e decisões produzidas pela IA também podem ser comprometidas.

Esse princípio ganha ainda mais importância com a evolução dos agentes de IA. Diferentemente de ferramentas utilizadas apenas para gerar textos ou responder perguntas, agentes podem consultar informações, interpretar cenários e executar ações em processos corporativos. Para isso, precisam encontrar dados confiáveis, compreender seu significado e ter acesso às informações corretas no momento em que uma decisão é tomada.

Por que a qualidade de dados é tão importante para a IA?

A inteligência artificial depende de informações para identificar padrões, estabelecer relações e produzir resultados. Quando essas informações apresentam problemas, a tecnologia pode reproduzir ou até ampliar essas inconsistências.

Imagine, por exemplo, uma empresa que utiliza IA para analisar sua base de clientes. Se o mesmo consumidor estiver cadastrado várias vezes, com nomes diferentes, endereços desatualizados ou informações conflitantes, o modelo poderá interpretar esses registros como pessoas distintas.

O mesmo princípio vale para aplicações mais avançadas. Um agente de IA responsável por consultar informações de estoque, analisar pedidos ou apoiar uma decisão comercial precisa ter acesso a dados atualizados e coerentes. Caso contrário, poderá produzir uma recomendação baseada em uma realidade que já não existe.

Com a expansão do uso da IA, o trabalho da Precisely se torna ainda mais relevante. Especializada em integridade de dados, oferece soluções para ajudar organizações a transformar informações dispersas, inconsistentes ou incompletas em dados confiáveis e prontos para serem utilizados em processos de negócio, analytics e inteligência artificial.

Ao preparar, validar e enriquecer os dados antes que eles sejam utilizados por modelos e agentes, a Precisely ajuda a reduzir inconsistências e a fornecer o contexto necessário para que essas tecnologias produzam resultados mais precisos.

A proposta é criar uma base de dados confiável e preparada para IA, permitindo que as empresas avancem na adoção da tecnologia sem deixar de lado aspectos como qualidade, governança e rastreabilidade.

Como Precisely melhora a qualidade de dados para projetos de IA?

Antes de utilizar um conjunto de informações para treinar ou alimentar uma aplicação de IA, a Precisely realiza todo um trabalho, começando pela avaliação das bases existentes, para saber quais dados possui e identificar problemas de completude, consistência, duplicidade e validade.

A criação de regras de qualidade ajuda a transformar essa avaliação em um processo estruturado. É possível estabelecer critérios para verificar, por exemplo, se determinados campos estão preenchidos, se os valores seguem padrões definidos ou se os registros estão de acordo com regras de negócio.

A validação também precisa acontecer continuamente. Corrigir uma base uma única vez não garante que ela continuará adequada no futuro. Novos registros são inseridos, sistemas são alterados e informações podem sofrer modificações. E a Precisely garante que isso seja feito de forma constante.

Outra prática importante para melhorar a qualidade de dados é a padronização. Nesse caso, a Precisely organiza informações equivalentes para que sigam uma estrutura comum. Isso pode ser aplicado a nomes, endereços, códigos, categorias, datas e diversos outros campos.

Outro ponto analisado pela Precisely é a deduplicação, que procura identificar registros que representam a mesma entidade, mesmo quando os dados não são exatamente iguais. Em uma base de clientes, por exemplo, duas entradas podem apresentar pequenas diferenças de nome ou endereço, mas corresponder à mesma pessoa.

Essas etapas são importantes porque permitem que sistemas de IA trabalhem com uma representação mais consistente da realidade. Quanto menos ruído existir na base, menor é a possibilidade de que a tecnologia interprete informações diferentes como situações distintas quando, na verdade, elas representam o mesmo dado.

Contexto também faz parte da qualidade dos dados

Mas ter uma base limpa e informações corretas nem sempre são suficientes. Para que a inteligência artificial consiga utilizar os dados adequadamente, também é necessário fornecer contexto.

Um endereço, por exemplo, pode ganhar muito mais significado quando associado a informações geográficas, localização, características da região ou dados comerciais. Da mesma forma, um cadastro de cliente pode ser mais útil quando conectado ao histórico de relacionamento, segmento, localização e outras informações relevantes.

É por isso que a Precisely trabalha com o conceito de dados contextualizados e enriquecidos como parte da preparação para IA. A empresa considera que informações preparadas para sistemas autônomos precisam não apenas ser confiáveis, mas também estar conectadas e enriquecidas para permitir que a IA compreenda melhor o cenário em que está operando.

Dessa forma, a Precisely organiza suas principais ferramentas em torno do Data Integrity Suite, uma plataforma modular composta por serviços que podem ser utilizados de forma integrada ou conforme as necessidades de cada empresa.

A proposta é garantir que os dados sejam não apenas precisos, mas também consistentes, contextualizados, governados e disponíveis para diferentes aplicações, incluindo analytics e inteligência artificial.

Onde encontrar Precisely no Brasil?

A Precisely faz parte do portfólio da L.spot, que atua apoiando empresas na adoção de tecnologias voltadas para produtividade, colaboração e transformação digital.

Com mais de 10 anos de história, seguimos com a missão de representar um vasto portfólio de softwares. Também oferecemos soluções de TI, que envolvem implantação de projetos de site survey corporativo, gestão e consultoria de redes e telecomunicações, alocação de help desk remoto e desenvolvimento de RPAs para automação de processos.

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