Em 2023, empresas de todos os setores investiram pesadamente em provas de conceito (POCs) de IA generativas, ansiosas para explorar o potencial da tecnologia. Avançando para 2024, as empresas enfrentam um novo desafio: mover iniciativas de IA do protótipo para a produção.
De acordo com a Gartner, até 2025, pelo menos 30% dos projetos de IA generativa serão abandonados após o estágio POC. Os motivos? Má qualidade dos dados, lacunas de governança e ausência de valor comercial claro. As empresas agora estão percebendo que o principal desafio não é simplesmente construir modelos — é garantir a qualidade dos dados que alimentam esses modelos. À medida que as empresas buscam passar do protótipo para a produção de modelos, elas estão percebendo que o maior obstáculo é selecionar os dados certos.
Mais dados nem sempre são melhores
Nos primeiros dias do desenvolvimento da IA, a crença predominante era que mais dados levam a melhores resultados. No entanto, à medida que os sistemas de IA se tornaram mais sofisticados, a importância da qualidade dos dados ultrapassou a da quantidade. Existem várias razões para essa mudança.
Primeiro, grandes conjuntos de dados são frequentemente cheios de erros, inconsistências e vieses que podem distorcer os resultados do modelo sem saber. Com um excesso de dados, torna-se difícil controlar o que o modelo aprende, potencialmente levando-o a se fixar no conjunto de treinamento e reduzindo sua eficácia com novos dados.
Segundo, o "conceito majoritário" dentro do conjunto de dados tende a dominar o processo de treinamento, diluindo insights de conceitos minoritários e reduzindo a generalização do modelo. Terceiro, o processamento de grandes conjuntos de dados pode desacelerar os ciclos de iteração, o que significa que decisões críticas demoram mais à medida que a quantidade de dados aumenta. Finalmente, o processamento de grandes conjuntos de dados pode ser caro, especialmente para organizações menores ou startups.
As organizações devem encontrar um equilíbrio delicado entre ter dados suficientes para treinar modelos robustos e garantir que sejam os dados certos. Isso significa ir além do acúmulo de dados e focar na qualidade dos dados. Ao investir em práticas como limpeza, validação e enriquecimento, as empresas podem garantir que seus modelos de IA não sejam apenas construídos sobre uma base sólida de dados de alta qualidade, mas também estejam bem preparados para escalar e executar efetivamente em ambientes de produção do mundo real.
O preço da má qualidade dos dados
Um estudo da IBM descobriu que a baixa qualidade de dados custa à economia dos Estados Unidos cerca de US$ 3,1 trilhões anualmente. Em todos os setores, esse problema é a causa raiz das iniciativas de IA paralisadas após a prova de conceito, drenando recursos e impedindo as empresas de atingir a IA em escala de produção total.
Além de perdas financeiras diretas, projetos de IA fracassados incorrem em custos indiretos significativos, incluindo desperdício de tempo e recursos computacionais. Mais criticamente, essas falhas representam oportunidades perdidas para uma vantagem competitiva e podem prejudicar reputações internas e externas. Falhas repetidas podem criar uma cultura de aversão ao risco, sufocando a própria inovação que a IA promete entregar.
Pesquisas indicam que cientistas de dados gastam aproximadamente 80% do seu tempo preparando e organizando dados antes de poderem conduzir qualquer análise significativa.
As principais características dos dados de alta qualidade
Para superar o desafio fundamental da baixa qualidade dos dados, os conjuntos de dados de IA de alto desempenho devem exibir cinco características principais:
- Precisão: Refletir com precisão os cenários do mundo real.
- Consistência: Manter formato e estrutura consistentes.
- Diversidade: Aumentar a adaptabilidade do modelo.
- Relevância: Estar alinhado com objetivos específicos.
- Considerações éticas: Na coleta e rotulagem de dados.
Para ilustrar a importância dessas características, considere um exemplo da Automotus, uma empresa que automatiza pagamentos para descarregamento e estacionamento de veículos. A empresa enfrentou desafios com baixa qualidade de dados, incluindo imagens duplicadas e corrompidas, o que prejudicou sua capacidade de converter grandes quantidades de dados de imagem em conjuntos de dados de treinamento rotulados para seus modelos de IA.
Para resolver esses problemas, a empresa usou ferramentas de qualidade de dados para curar e reduzir eficientemente seu conjunto de dados removendo os exemplos ruins — alcançando uma melhoria de 20% na precisão média média (mAP) para seus modelos de detecção de objetos. Embora a redução de dados tenha melhorado a precisão do modelo, ela levou a uma redução de 33% nos custos de rotulagem, demonstrando que investir na qualidade de dados pode gerar melhorias de desempenho e benefícios econômicos.
Como obter dados de alta qualidade
Para navegar pelos desafios do desenvolvimento de IA, as organizações devem tomar as seguintes medidas concretas para aprimorar suas práticas de dados:
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Estabeleça políticas claras de governança de dados: Criar políticas abrangentes de governança de dados que descrevam funções, responsabilidades e padrões para gerenciamento de dados. Essas diretrizes garantem qualidade de dados uniforme em toda a organização, reduzindo o risco de dados ruins impactarem a tomada de decisões.
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Implemente técnicas rigorosas de limpeza de dados: Empregue técnicas como detecção de outliers, imputação de valores ausentes e normalização para manter a integridade dos conjuntos de dados. Essas práticas ajudam a garantir que os dados usados para modelos de IA sejam precisos e confiáveis.
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Invista em processos de etiquetagem precisos: Etiquetas de alta qualidade são essenciais para a precisão do modelo. A etiquetagem automatizada de dados pode oferecer vantagens significativas sobre a etiquetagem manual, reduzindo custos e simplificando o processo. No entanto, uma abordagem híbrida que combina ferramentas automatizadas com supervisão humana pode aumentar a precisão, aproveitando os pontos fortes de ambos os métodos.
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Dados de origem de fontes diversas e confiáveis: As empresas devem buscar fontes de dados diversas para reduzir o viés e melhorar o desempenho do modelo. Exemplos incluem conjuntos de dados públicos, bancos de dados específicos do setor e provedores de dados de terceiros. Garantir que essas fontes sejam confiáveis é crucial para manter a qualidade dos dados.
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Aproveite ferramentas avançadas de gerenciamento de dados: Para garantir o desempenho contínuo da IA, aproveite ferramentas avançadas de gerenciamento de dados para curar e atualizar continuamente conjuntos de dados de treinamento. As distribuições de dados podem mudar ao longo do tempo em ambientes de produção, e essas ferramentas podem ajudar as empresas a adaptar os conjuntos de dados adequadamente.
Eleve a qualidade dos dados para escalar a IA
A demanda por dados de alta qualidade só crescerá conforme a adoção de IA aumentar. A Gartner prevê que até 2025, as empresas processarão 75% de seus dados fora dos data centers tradicionais ou da nuvem, destacando a necessidade de novas estratégias para manter a qualidade dos dados em ambientes distribuídos.
Para enfrentar esses obstáculos, inovações importantes estão surgindo no campo da qualidade de dados, incluindo verificações automatizadas de dados, aprendizado de máquina para limpeza de dados, métodos de preservação de privacidade para treinamento de modelos em dados distribuídos e a geração de dados sintéticos para aprimorar conjuntos de dados reais.
Esses avanços estão tornando possível — e fácil — para cada empresa criar uma cultura centrada em dados. Ao priorizar a qualidade dos dados, as empresas não estão apenas evitando armadilhas, mas desbloqueando todo o potencial da IA e definindo novos padrões do setor. É hora de se unir em torno do poder dos dados de qualidade — não apenas para vantagem competitiva, mas para elevar todo o ecossistema de IA.
À medida que a IA continua a amadurecer, a questão não é "Temos dados suficientes?" Em vez disso, é hora de perguntar: "Temos os dados certos para impulsionar as soluções de IA do amanhã?"
