Como a IA está redefinindo funções baseadas em dados

Os atuais sistemas de inteligência artificial de última geração dependem fortemente de grandes quantidades de informações para funcionarem de forma eficaz. Consequentemente, os profissionais especializados em gestão de dados estão renovando suas funções dentro das organizações.

A revolução da IA ​​na qual estamos envolvidos hoje progrediu a uma velocidade tão vertiginosa que 77% dos líderes empresariais já temem estar perdendo os benefícios, de acordo com uma pesquisa da Salesforce de novembro de 2023.

Dado o vasto potencial de aplicação da inteligência artificial, as organizações devem priorizar os seus esforços no sentido de alavancar o seu ativo mais valioso – os seus dados. As funções responsáveis ​​por gerenciar, processar e utilizar essas informações são fundamentais para garantir resultados bem-sucedidos dessas técnicas avançadas de aprendizado de máquina. Na verdade, a qualidade dos resultados gerados pelos modelos contemporâneos de IA generativa está diretamente ligada ao volume e à qualidade dos dados sobre os quais são treinados. Consequentemente, a gestão eficaz dos ativos de dados de uma empresa é crucial.

À luz dos avanços na inteligência artificial, espera-se que a tecnologia de IA não suplante totalmente as posições tradicionais orientadas para os dados, mas antes aumente-as, melhorando as capacidades do pessoal nestas áreas. Consequentemente, os indivíduos com aspirações de crescimento profissional devem considerar aprimorar os seus conhecimentos em competências centradas na IA, uma vez que é provável que se tornem cada vez mais procurados dentro da empresa. O seguinte descreve como se prevê que a IA influencie várias funções de dados em toda a organização:

Diretores de dados (CDOs)

A função de CDO é uma das funções de nível C mais difíceis em TI, com os CDOs mantendo suas posições por apenas dois anos e meio, em média, de acordo com a Harvard Business Review. A IA é um potencial divisor de águas para o CDO, pois oferece novas oportunidades para agregar valor à empresa.

A percepção predominante da função do Chief Data Officer (CDO) tem sido a de ser um centro de custos responsável principalmente por supervisionar a governança, integridade e segurança dos dados. No entanto, a Inteligência Artificial (IA) aumentou significativamente a influência do CDO ao introduzir a automação que melhora a qualidade dos dados, aumenta o desempenho da base de dados e melhora a análise de dados, resultando em melhores resultados globais. Além disso, aplicações baseadas em IA, como chatbots, otimizadores de preços e análises preditivas, dependem fortemente de vastas reservas de dados de alta qualidade, que comprovadamente impulsionam um crescimento significativo de receitas.

A IA apresenta um novo imperativo para os Chief Data Officers (CDOs), obrigando-os a garantir dados imparciais de treinamento em IA. Um exemplo ilustrativo desta preocupação envolve a atribuição involuntária de riscos a membros de grupos minoritários, tais como requerentes de empréstimos ou candidatos a emprego. Da mesma forma, cabe aos criadores de aplicativos de IA evitar o surgimento de preconceitos, necessitando de colaboração contínua entre os testadores.

Arquitetos de dados

Os arquitetos de dados desempenham um papel crucial na tradução da visão estratégica e dos objetivos estabelecidos pelo Chief Data Officer (CDO) em planos e designs viáveis. Este processo começa com a arte da modelagem de dados, que envolve a coleta e exame meticulosos dos pré-requisitos dos dados, seguida pela formulação de estruturas lógicas e físicas que se alinhem com essas especificações. Embora as técnicas de modelagem de dados baseadas em inteligência artificial (IA) ainda estejam evoluindo, elas são uma grande promessa para aumentar a precisão e a complexidade dos modelos resultantes à medida que a tecnologia avança.

Os arquitetos de dados podem empregar instrumentos habilitados para inteligência artificial para discernir padrões na utilização de dados, com o objetivo final de determinar o posicionamento ideal dos dados, a eficiência do armazenamento e a segurança para aplicações em toda a empresa. Esta avaliação pode ser ainda mais alargada para abranger o planeamento preditivo da capacidade, permitindo aos arquitetos identificar quais informações devem ser armazenadas em plataformas específicas no presente e no futuro, seja no local ou num ambiente de nuvem.

Engenheiros de dados e especialistas em integração

A engenharia e a integração de dados envolvem trabalhar com grandes quantidades de dados, mas têm áreas de foco distintas. Enquanto os engenheiros de dados se concentram no gerenciamento de sistemas de dados de alto nível, os especialistas em integração de dados lidam especificamente com a integração e reconciliação de dados de várias fontes para dar suporte a diferentes aplicações de negócios. Ambas as profissões podem tirar proveito das tecnologias de inteligência artificial em seu trabalho.

Uma das principais preocupações neste domínio gira em torno da organização e administração de metadados-abrangendo todos os detalhes relevantes relativos aos dados que têm importância dentro de uma empresa, independentemente da sua fonte ou plataforma. As tecnologias existentes de Inteligência Artificial são capazes de identificar e padronizar esquemas de metadados para facilitar o mapeamento eficaz de dados e a integração perfeita. Além disso, certas soluções avançadas de IA têm a capacidade de gerar automaticamente pipelines de dados, que servem de base para a integração de conjuntos de dados díspares. Além disso, plataformas inovadoras de IA podem agora monitorizar ativamente a qualidade dos dados ao longo destes pipelines, identificando quaisquer discrepâncias em tempo real à medida que ocorrem.

Administradores de banco de dados (DBAs)

O gerenciamento de um banco de dados de nível empresarial apresenta inúmeros desafios, incluindo a otimização do desempenho, a execução de consultas SQL complexas, a manutenção da disponibilidade e da segurança e o equilíbrio das demandas de vários grupos de usuários à luz da evolução das capacidades de armazenamento de dados e das atualizações dos sistemas de gerenciamento de banco de dados. Neste sentido, a inteligência artificial (IA) tem o potencial de agilizar as operações de rotina, libertando os Administradores de Bases de Dados (DBAs) de tarefas mundanas e permitindo-lhes concentrar a sua atenção na resposta às necessidades específicas das principais partes interessadas.

A vantagem significativa de aproveitar a inteligência artificial na administração de banco de dados reside na otimização do desempenho. Ao empregar instrumentos orientados por IA para analisar parâmetros operacionais, os Administradores de Banco de Dados (DBAs) são capazes de identificar possíveis restrições e prever obstáculos infraestruturais iminentes com envolvimento manual mínimo. Esses sistemas inteligentes também têm a capacidade de propor ajustes nos índices e sugerir modificações nos planos de execução de consultas que resultam em melhores resultados e, ao mesmo tempo, aceleram os tempos de processamento.

Cientistas de dados

A IA provavelmente oferece o maior benefício de todos para o cientista de dados, um trabalho que exige habilidades avançadas em programação, aprendizado de máquina (ML), matemática e ferramentas de análise de dados. Por exemplo, o ML automatizado (AutoML) facilita muito a tarefa de desenvolvimento de modelo, incluindo a escolha do algoritmo de aprendizado de máquina certo para o trabalho. Além disso, como acontece com qualquer programação, os cientistas de dados que escrevem código Python ou R podem se beneficiar do aumento de produtividade oferecido pelos assistentes de codificação de IA.

precisão, abrangência, uniformidade, contemporaneidade, autenticidade e confiabilidade. Este trabalho fundamental contribui para a eficácia geral da decisão baseada em dados

Analistas de dados

Os analistas de dados utilizam recursos avançados de inteligência artificial integrados em ferramentas analíticas contemporâneas, enquanto sua área de ênfase tende a se concentrar no fornecimento de suporte a decisões específicas de domínio, em oposição a insights em larga escala, em contraste com os cientistas de dados que se aprofundam no potencial da IA ​​para gerando compreensão abrangente. Nos últimos tempos, a IA facilitou a análise preditiva, mas o surgimento de capacidades incrementais de aprendizagem automática permite uma melhor identificação de padrões e irregularidades, resultando em prognósticos significativamente melhorados. Além disso, a IA é capaz de selecionar a representação visual mais adequada para uma determinada situação e pode até criar dashboards de forma autônoma, sem intervenção humana.

O advento da automação na análise de dados aumentou significativamente sua acessibilidade. A utilização de interfaces de linguagem natural permite que indivíduos que podem não possuir proficiência em linguagens de consulta conduzam suas próprias análises, enquanto a inteligência artificial fornece assistência para evitar erros de novatos. A um ritmo surpreendente, a IA está a revolucionar a análise, melhorando consideravelmente as suas capacidades e fornecendo a um grupo maior de analistas de negócios ferramentas de autoatendimento altamente eficientes.

Desenvolvedores de software

Na verdade, embora os desenvolvedores de software possam não ser considerados profissionais de dados por si só, é indiscutível que frequentemente encontram grandes quantidades de informações na forma de extensos códigos de programação. Além disso, um número crescente de desenvolvedores tem incorporado recursos de aprendizado de máquina em sistemas que lidam com diversos dados de negócios. Em qualquer um dos cenários, o apoio à codificação baseada na inteligência artificial demonstrou um efeito positivo substancial na eficiência dos programadores, estimado em dois dígitos.

Os assistentes de codificação oferecem benefícios substanciais que vão muito além da execução de códigos de programação mecânica. Ao utilizar recursos avançados de consulta em extensos arquivos de código-fonte aberto, bem como na base de código proprietária de uma organização, os desenvolvedores ficam livres da árdua tarefa de pesquisar diligentemente por elementos de sintaxe esotéricos. Essas ferramentas inovadoras geram código coerente e compatível com base nas diretrizes predefinidas estabelecidas por cada desenvolvedor ou equipe individual. Além disso, eles podem até sugerir modelos de aprendizado de máquina adequados, adaptados para atender a aplicações de software específicas.

A conquista da empresa pela IA

Sem dúvida, a inteligência artificial (IA) teve um efeito extraordinário em vários aspectos das empresas, atingindo toda a parte a um ritmo sem precedentes. Apesar da influência imediata que exerce sobre especialistas em dados e engenheiros de software, seu alcance vai além deles; até mesmo profissionais de diversas áreas, como marketing, desenvolvimento de produtos, operações de serviços, avaliação de riscos e muitos outros, abraçaram esta tecnologia revolucionária de braços abertos. A elevação na precisão dos dados e nas capacidades analíticas pode ser percebida em toda a organização, e o que é verdadeiramente notável é que a nossa jornada com a IA apenas começou.

Jozef de Vries é diretor de engenharia de produto do EnterpriseDB.

*️⃣ Link da fonte:

Pesquisa Salesforce de novembro de 2023 , Harvard Business Review , AutoML , EnterpriseDB,