p A inteligência artificial já está alimentando grande parte da tecnologia, ajudando a impulsionar a economia moderna. A IA agora é uma parte essencial de como usamos a Internet, mas também pode ser encontrada nas bolsas de valores, fábricas avançadas e armazéns automatizados. Está começando a dirigir nossos carros e até mesmo aspirar nossos pisos. E, no entanto, apenas uma fração das empresas que podem se beneficiar significativamente com a IA estão explorando essa abordagem para ajudar a fornecer seus produtos e serviços. p Uma razão importante para isso é a falta de dados de alta qualidade. Gigantes da tecnologia como o Google, A Microsoft e a Amazon conseguiram fazer grandes avanços em IA - desenvolvendo software para responder às nossas perguntas e identificar o que está em nossas fotos - por causa de suas vastas operações de coleta de dados. Mas muitas indústrias estabelecidas que poderiam se beneficiar de IA e robótica avançada estão lutando para reunir, gerenciar e usar dados de uma forma útil.

p Ter dados confiáveis ​​e de alta qualidade é fundamental para ajudar as empresas a compreender melhor seus mercados e clientes e permitir a tomada de decisões automatizada. Em um nível de infraestrutura, os dados podem orientar planejadores e desenvolvedores e ajudar a otimizar o uso e manutenção de edifícios, estradas e ferrovias. Isso também pode ajudar a reduzir as emissões de carbono, fazendo com que nossa infraestrutura dure mais e funcione com mais eficiência, ajudando a reduzir o desperdício de energia e o tráfego desnecessário.

p Fundação da IA

p Os dados são, simplesmente, a base da inteligência artificial. Para treinar IA para realizar uma tarefa específica, você normalmente precisa executar dados de amostra por meio de seus algoritmos de aprendizagem progressiva para que possa se adaptar e melhorar sua capacidade de reconhecer padrões e responder de acordo. Alguns IA podem, então, automatizar o processo repetitivo de descoberta de informações úteis de novos dados e até mesmo se tornar melhor em detectar padrões do que humanos ou identificar coisas que nunca conseguiríamos. Em alguns casos, quanto mais dados a IA processa, melhor aprenderá a funcionar.

p Contudo, apesar dos benefícios potenciais, a pesquisa mostra que, em alguns setores, apenas 10% das empresas desbloquearam esse tipo de abordagem analítica avançada. Indústrias como telecomunicações, os serviços automotivos e financeiros estão tentando alcançar os gigantes da tecnologia. Mas muitos setores, incluindo cuidados de saúde, Educação, governo e construção, ainda não estão perto de atingir todo o potencial de uso de dados e IA.

p Por exemplo, acelerar o diagnóstico médico e torná-lo mais preciso poderia economizar US $ 400 bilhões apenas no setor de saúde dos Estados Unidos. Mas as regras e incentivos certos para encorajar um número suficiente de pessoas a compartilhar seus dados médicos com os desenvolvedores de IA ainda não estão em vigor e, portanto, o setor ainda não percebeu esse potencial.

p Então, como mais empresas podem começar a coletar dados que as ajudarão a aproveitar ao máximo a IA? Normalmente, existem vários problemas importantes que podem atrasar as empresas. Os dados necessários podem não existir, pode estar inacessível (por exemplo, porque é privado), pode existir em muitos locais, fontes ou formatos úteis. Ele também pode ser de qualidade limitada ou não coletado para uso com IA e, portanto, não ter as informações corretas.

p Também pode haver muito disso. Muitas vezes ouvimos sobre o valor do "big data", conjuntos de dados muito grandes a partir dos quais padrões e outras percepções úteis podem ser extraídas. Porém, coletar mais dados nem sempre leva a melhores resultados analíticos e, às vezes, pode ser desnecessariamente complicado e exigir muitos recursos.

p Esses problemas muitas vezes podem ocorrer porque as empresas não têm a estratégia ou experiência certa. A pesquisa mostra que muitas empresas ainda não têm equipes de dados dedicadas para garantir que os dados corretos sejam coletados, gerenciado e, em seguida, usado corretamente. Contudo, meus colegas e eu recentemente conduzimos uma pesquisa mostrando que empresas de tecnologia com menos de 50 funcionários costumam usar a análise de dados intensamente. Isso sugere que as start-ups inovadoras podem ser mais conscientes do valor dos dados e ágeis o suficiente para usá-los com eficácia em comparação com as grandes empresas tradicionais.

p Se as empresas tradicionais e outras organizações que mais poderiam se beneficiar com os dados e IA quiserem competir, lucrar e construir um mundo sustentável, eles devem começar a abraçar os dados. As soluções de IA só podem ser tão boas quanto a qualidade dos dados em que são construídas. Isso significa contratar as pessoas certas e implementar as políticas necessárias para coletar os dados corretos, torná-lo acessível, avaliar a qualidade e usá-la para desenvolver soluções de IA. Somente assim essas organizações estarão em posição de realmente aproveitar as vantagens da próxima revolução industrial. p Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.