A promessa da Inteligência Artificial (IA) de transformar os negócios e otimizar processos é cada vez mais palpável. No entanto, um novo estudo revela um obstáculo significativo que impede muitas empresas de colherem os frutos dessa tecnologia: a má qualidade dos dados. A pesquisa, conduzida pela Device42 e divulgada recentemente, aponta que, embora a maioria dos líderes de TI reconheça a importância de um Configuration Management Database (CMDB) – um banco de dados de gerenciamento de configuração – para a tomada de decisões e operações, a qualidade dos dados nesses sistemas deixa a desejar.

A Essencial, Mas Falha, CMDB

De acordo com o levantamento, 84% dos líderes de TI consideram o CMDB essencial para impulsionar decisões e operações estratégicas. Essa ferramenta centraliza informações cruciais sobre a infraestrutura de TI, permitindo uma visão abrangente e detalhada dos ativos de hardware e software, suas configurações e interdependências. Em teoria, um CMDB bem estruturado e atualizado facilita a identificação de gargalos, a otimização de recursos e a prevenção de falhas, além de ser um alicerce fundamental para a implementação de soluções de IA.

O problema surge quando a realidade se distancia da teoria. A pesquisa revela que a maioria dos líderes de TI não está satisfeita com a qualidade, precisão e integridade dos dados em seus CMDBs. Essa lacuna compromete a capacidade de usar a IA para obter o máximo de valor dos dados, impactando negativamente a tomada de decisões e a eficiência operacional.

Visibilidade Comprometida e Consequências Reais

O estudo da Device42 entrevistou líderes de TI de diversos setores, incluindo finanças, saúde, governo e tecnologia. Os resultados mostram que mais de 50% dos entrevistados utilizam CMDBs, ferramentas de monitoramento ou processos manuais para obter insights sobre sua infraestrutura. No entanto, alarmantes 58% relatam uma falta de confiança na visibilidade que esses sistemas proporcionam. Isso significa que, apesar dos investimentos em ferramentas e processos, muitos líderes de TI se sentem no escuro em relação ao seu próprio ambiente.

As consequências dessa falta de visibilidade são diversas e impactam diretamente a capacidade das empresas de inovar e competir no mercado. A má qualidade dos dados dificulta a identificação de oportunidades de melhoria, a otimização de processos e a prevenção de riscos. Além disso, impede que as soluções de IA sejam aplicadas de forma eficaz, comprometendo o retorno sobre o investimento nessas tecnologias.

Causas e Soluções para a Crise de Dados

A raiz do problema reside na complexidade crescente dos ambientes de TI modernos. A proliferação de dispositivos, softwares e serviços em nuvem torna cada vez mais difícil manter os dados atualizados e precisos. Além disso, muitas empresas ainda dependem de processos manuais para coletar e gerenciar informações, o que aumenta o risco de erros e inconsistências.

Para superar esse desafio, as empresas precisam investir em ferramentas e processos que automatizem a coleta e a validação de dados. A implementação de soluções de descoberta automática, que identificam e mapeiam os ativos de TI em tempo real, é um passo fundamental. Além disso, é essencial estabelecer políticas claras de governança de dados, que garantam a qualidade, a precisão e a integridade das informações.

O Futuro da IA Depende da Qualidade dos Dados

A mensagem é clara: a qualidade dos dados é um fator crítico para o sucesso das iniciativas de IA. As empresas que não priorizarem a melhoria da qualidade de seus dados correm o risco de ficarem para trás na corrida pela inovação e competitividade. Investir em ferramentas e processos que garantam a precisão, a integridade e a atualidade das informações é essencial para liberar o verdadeiro potencial da IA e transformar os negócios.

A adoção de Inteligência Artificial não é apenas sobre algoritmos sofisticados e poder computacional. É fundamental construir uma base sólida de dados confiáveis e de alta qualidade. Sem isso, os algoritmos de IA correm o risco de produzir resultados imprecisos, enviesados ou até mesmo prejudiciais. Portanto, as empresas precisam repensar suas estratégias de dados e adotar uma abordagem proativa para garantir a qualidade das informações que alimentam suas soluções de IA. Só assim será possível colher os frutos da revolução da inteligência artificial e construir um futuro mais inteligente e eficiente.