Publicação de Aprendendo IA

No meu último post, compartilhei algumas reflexões sobre a importância de estarmos alinhados com as necessidades do negócio ao desenvolvermos soluções com Inteligência Artificial Generativa.Hoje, vou falar sobre outro aspecto crucial dessa discussão, que pode ser visto como o outro lado da mesma moeda: os DADOS. Não é novidade que uma boa gestão e qualidade de dados é um ponto crítico e que a sinergia entre entender profundamente as necessidades de negócio e garantir a qualidade e acessibilidade dos dados merece a nossa atenção. Cada projeto, independentemente de seu escopo ou complexidade, demanda que essa balança esteja bem ajustada. (Eu sei,não é fácil 😅) Muitas vezes, as organizações são pegas de surpresa ao descobrirem como a falta de dados de qualidade ou a insuficiência quantitativa pode ser um obstáculo real para o progresso ou até a adocao de novos produtos baseados em IA generativa. É claro que a gestão de dados não é apenas uma parte do trabalho; é uma parte essencial da inovação em IA. Isso envolve não só a garantia de dados precisos e de alta qualidade, mas também a aplicação de práticas como por exemplo de DataOps, que otimiza o ciclo de vida dos dados. E por aí, como está a qualidade e o gerenciamento dos seus dados? Negócios 🤝 Dados #Data #GenAI #IAGen #Avanade #AvanadeBrasil

No evento Data Science Fórum ouvi sobre as oportunidades que a inteligência artificial traz para as empresas…. A palestra atentou também para os desafios e as dificuldades da implementação dessas soluções. Obviamente, sabemos que existe muito hype e que as ferramentas e soluções não estão maduras o suficiente. Dessa forma temos um maior risco quando pensamos em desenvolvimento de projetos. Por outro lado, prefiro pensar que empresas que estão pagando o preço e investindo agora sairão na frente. Aprenderão mais rápido a contornar as limitações e dificuldades do caminho. E obviamente irão colher a geração de valor que a tecnologia oferece mais rápido. Faz sentido? Qual a sua opinião sobre o momento que estamos vivendo? #ai #genai #data

Confira meu último artigo no blog: Os Desafios e o Futuro do Sucesso da Inteligência Artificial nas Empresas

As empresas enfrentam o desafio crescente de gerir volumes massivos de dados, essencial para a tomada de decisões estratégicas e para o uso eficaz de inteligência artificial. Entretanto, há um passo que deve ser dado antes da implementação de IA e outras tecnologias avançadas, que é um pré-requisito para o sucesso de qualquer iniciativa. “Muitas empresas seguem tendências como a criação de data lakes e a adoção de IA sem conhecer a fundo seus próprios dados, o que resulta em investimentos mal direcionados e decisões imprecisas,” afirma Fernando Ferreira, sales engineer da InterSystems em entrevista ao MIT Sloan Management Review Brasil. Confira o artigo completo pelo link abaixo: https://lnkd.in/dHnS4qiC

Excelente artigo! Explica porque projetos de inteligência artificial podem nunca sair do laboratório se as empresas não repensarem suas arquiteturas de dados. Como anda a qualidade dos seus dados?

Neste 2° dia da Semana do Futuro do Sebrae, o Alberto Cardoso, da Databricks, nos fez refletir sobre "Como se preparar para a revolução de IA?" A sugestão era seguir algumas etapas relacionadas a seguir: - Aja Rapidamente para liderar sua organização neste periodo decisivo para IA Generativa; - Entenda os Princípios Básicos de IA para identificar casos de uso de negócio; - Desenvolva uma Estratégia para uso de dados e IA em sua organização; - Identifique os casos de uso de maior valor que exigem LLM; - Invista em inovação e crie uma cultura organizacional que adote a experimentação; - Treine pessoas para promover iniciativas baseadas, considere a requalificação/aprimoramento de funcionários para que usem a IA de maneira eficaz; - Aborde considerações éticas e legais. Mantenha-se a par de novas diretrizes e regulamentações éticas relacionadas a IA. Achei bem interessante os pontos abordados e este roteiro estratégico para adoção da IA, projetada na apresentação do Alberto Cardoso (Databricks) #IA #AI #estrategia #sebrae #negocios #tecnologia

A qualidade dos dados é um pilar fundamental para o sucesso da inteligência artificial (IA). É importante investir na confiabilidade e qualidade dos dados/informações, visando promover uma melhor experiência melhor e mais rápida tanto no uso de dados quanto na inteligência artificial. As empresas já possuem os dados disponíveis e sabem da importância de ter esses dois projetos atendendo as rotinas diárias, mas, em muitos casos, essas informações estão desorganizadas, armazenadas em pastas, servidores, nuvens distintas, documentos impressos, e-mails, redes sociais, entre outras fontes, tornando difícil reunir e estruturar os projetos de Dados e Inteligência Artificial (IA). Em muitos casos, as empresas não possuem equipe de tecnologia, tempo ou outras questões que acabam entrando na frente como emergência. Vamos conversar para eu te explicar como a minha equipe pode cuidar de toda essa complexidade e entregar o projeto necessário para que a sua empresa se torne mais competitiva, dinâmica e eficiente e com alta capacidade de tomar rápidas decisões e tirar proveito das ferramentas de dados e inteligência artificial. 🤖 📈 💡 #Tomadadedecisão #DataQuality #Inovação #Management #Data #Governance #DataIntegration #DataStrategy #AI #IA #AIgenerative #IAgenerativa #InteligênciaArtificial #MachineLearning #DataAnalytics #DataSecurity #DataVisualization #BusinessIntelligence #CEO #CIO #CTO https://lnkd.in/dPCJ59VH

🚀 O Futuro da Análise de Dados: Estamos Preparados? 🚀 Se tem uma coisa que nunca muda no mundo da análise de dados, é que tudo está em constante transformação. Com o avanço da Inteligência Artificial, especialmente o uso da IA generativa, nosso trabalho está se tornando cada vez mais ágil e, em muitos casos, mais complexo. 💡 Imagine um mundo em que algoritmos não só analisam, mas também criam insights e propõem estratégias. Como analistas, precisamos nos adaptar, ou até mesmo reinventar nossas habilidades para acompanhar essa revolução. 🖥️ A IA está mudando o jogo, e eu acredito que uma cultura data-driven forte será mais necessária do que nunca. Mas isso levanta algumas perguntas importantes: Como será o papel do analista de dados em um mundo onde máquinas fazem parte da análise? Será que estamos preparados para essa nova realidade? Que habilidades técnicas e interpessoais precisarão ser aprimoradas para continuarmos relevantes e à frente das mudanças? 🔍 O que vocês acham? Quais são as maiores oportunidades e desafios que enxergam com a transformação da nossa área? Estou curioso para ouvir diferentes perspectivas! Vamos construir essa discussão juntos! 🌐💬 #AnáliseDeDados #InteligênciaArtificial #FuturoDosDados #DataScience #TransformaçãoDigital

⚠️ A origem dos dados na construção da inteligência artificial é um tema que não pode ser ignorado! 🚨 Recentemente, um estudo da Data Provenance Initiative revelou uma realidade alarmante: mais de 90% dos dados utilizados para treinar modelos de IA provêm de apenas algumas fontes dominantes. Isso significa que a concentração de poder está nas mãos de grandes empresas de tecnologia, o que pode comprometer a diversidade e a ética na construção de algoritmos. 🌍 💡 O que isso significa para o futuro da IA? ⏳ As empresas que não se atentarem para a origem dos dados correm o risco de desenvolver modelos enviesados e limitados, que não refletem a complexidade da experiência humana. Além disso, essa falta de transparência pode prejudicar a inovação e a competitividade no mercado. ⚡️ 📊 O estudo aponta que: 🔍 A maioria dos dados para modelos de vídeo e imagem vem de plataformas como o YouTube. 🌐 Mais de 90% dos dados analisados são oriundos da Europa e América do Norte. 📈 O uso de dados sintéticos está em ascensão, mas isso não resolve a questão da diversidade. 🤝 Práticas de compartilhamento de dados exclusivas beneficiam apenas alguns. ⚠️ A janela de oportunidade para agir está se fechando! 🕔 Se você é um líder ou profissional da área, é hora de refletir sobre a origem dos dados que sua empresa utiliza. Não fique para trás! A ética e a diversidade na inteligência artificial são fundamentais para garantir um futuro mais justo e inclusivo. ❓ Você está pronto para adotar práticas mais transparentes e inclusivas em sua empresa? 🚀 💬 Deixe seu comentário abaixo! Vamos discutir como podemos melhorar a origem dos dados na construção de modelos de IA. 🤝 👉 Para saber mais sobre essa questão crucial, acesse nosso site: https://lnkd.in/d9vWSqgJ 📩 E não se esqueça de se inscrever na nossa newsletter para ficar por dentro das últimas inovações e debates sobre tecnologia e sociedade: https://lnkd.in/d625dEar