Dados prontos para IA: 5 passos para se preparar

Todo caso de uso de IA deve descrever de quais dados necessita, o que também dependerá da técnica utilizada. Esses detalhes talvez não estejam totalmente definidos no início do processo, mas vão surgir à medida que os dados forem utilizados e que os requisitos de IA forem cumpridos. Aprofunde-se em requisitos como:

• Técnicas de IA: diferentes técnicas de IA, como IA generativa ou modelos de simulação, têm requisitos para dados específicos;

• Quantificação: garanta um volume de dados suficiente, considerando padrões como sazonalidade;

• Semântica e rotulagem: a anotação e a rotulagem adequadas, principalmente para imagens e vídeos, são fundamentais;

• Qualidade: os dados devem atender a padrões de qualidade específicos para o caso de uso de IA, mesmo se incluir erros ou desvios;
  
• Confiança: as fontes e os pipelines de dados devem ser confiáveis;

• Diversidade: incorpore fontes de dados variadas para minimizar o viés;

• Linhagem: mantenha a transparência em relação às origens e transformações dos dados.

Qualificar o uso assegura que os dados cumpram os requisitos continuamente, seja para fins de treinamento, desenvolvimento ou execução de um modelo nas operações. Utilize os parâmetros a seguir para garantir que os dados atendam aos requisitos de confiabilidade esperados para casos de uso de IA:

• Validação e verificação: garanta que os dados atendam regularmente aos requisitos durante o desenvolvimento e as operações;

• Desempenho e custo: os dados devem cumprir acordos de nível de serviço operacional, abrangendo tempo de resposta e eficiência de custos;

• Versionamento: monitore e gerencie diferentes versões dos dados para lidar com desvios do modelo e problemas no pipeline;

• Testes contínuos de regressão: desenvolva casos de teste para detectar falhas e desvios dos dados;

• Métricas de observabilidade: monitore a integridade dos dados, incluindo entrega oportuna e precisão.

Defina os requisitos contínuos de governança de dados que os dados devem cumprir para respaldar o caso de uso de IA utilizando parâmetros como:

• Administração de dados: imponha políticas ao longo do ciclo de vida útil dos dados, abrangendo acesso e desenvolvimento do modelo;

• Normas e regulamentações: cumpra as regulamentações de IA em constante atualização, como a Lei de IA da UE e o Regulamento Geral de Proteção de Dados da União Europeia (GDPR);

• Ética em IA: aborde considerações éticas, como o uso de dados de clientes reais para treinamento;

• Inferência e derivação controladas: monitore como os modelos interagem e assegure a governança;

• Viés e imparcialidade dos dados: gerencie proativamente o viés dos dados e teste modelos com conjuntos divergentes de dados;

• Compartilhamento de dados: viabilize o compartilhamento de dados e metadados para apoiar diversos casos de uso de IA.

Com base em inúmeras interações com clientes que alcançaram o sucesso na implementação de iniciativas de dados prontos para IA, o Gartner recomenda cinco etapas para líderes de D&A na jornada rumo à prontidão para a inteligência artificial. 

1. Avalie a prontidão da gestão de dados: analise o estado atual de suas práticas de gestão de dados para identificar lacunas e áreas de melhoria;

2. Obtenha apoio da diretoria: garanta o suporte e o alinhamento executivos para assegurar o compromisso e os recursos necessários para as iniciativas voltadas para IA;

3. Aprimore as práticas de gestão de dados: adapte e aperfeiçoe as estratégias de gestão de dados para cumprir os requisitos específicos dos dados prontos para IA;

4. Amplie o ecossistema de dados: aumente sua infraestrutura de dados e seus recursos para apoiar casos de uso de IA diversificados e expansíveis;

5. Expanda e administre: implemente modelos robustos de governança de dados para garantir a qualidade dos dados, a conformidade e o uso ético à medida que suas iniciativas voltadas à IA se ampliam.