Um novo estudo escancara uma realidade incômoda para quem aposta na Inteligência Artificial (IA) como motor de inovação: a má qualidade dos dados está se tornando um obstáculo crítico para a implementação eficaz dessas tecnologias. A pesquisa, realizada pela Device42, revela que, embora 84% dos líderes de TI reconheçam a importância de um Configuration Management Database (CMDB) – ou Banco de Dados de Gerenciamento de Configuração – para a tomada de decisões e operações, a maioria considera que seus sistemas atuais carecem da qualidade, precisão e completude necessárias para impulsionar ao máximo as implementações de IA.

O CMDB, em teoria, deveria ser a espinha dorsal de qualquer estratégia de TI. Ele centraliza informações sobre todos os componentes da infraestrutura, desde servidores e softwares até redes e dispositivos. Com um CMDB preciso e atualizado, as empresas podem ter uma visão holística de seu ambiente de TI, otimizar processos, prever problemas e tomar decisões mais inteligentes e informadas. No entanto, a realidade parece estar bem distante desse ideal.

A Falta de Confiança nos Dados

A pesquisa da Device42, que ouviu líderes de TI de diversos setores, como finanças, saúde, governo e tecnologia, aponta que mais da metade dos entrevistados utilizam CMDBs, ferramentas de monitoramento ou processos manuais de descoberta para obter insights sobre sua infraestrutura. O problema é que 58% deles relatam falta de confiança na visibilidade que esses sistemas proporcionam. Em outras palavras, as empresas estão investindo em ferramentas para entender seu ambiente de TI, mas não confiam nas informações que recebem.

Essa falta de confiança tem um impacto direto na capacidade de implementar e aproveitar os benefícios da IA. Afinal, algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning), que são a base da maioria das aplicações de IA, dependem de dados de alta qualidade para serem treinados e para tomar decisões precisas. Se os dados estiverem incompletos, desatualizados ou simplesmente incorretos, os resultados da IA serão comprometidos.

As Consequências da Má Qualidade dos Dados

As consequências da má qualidade dos dados para a implementação da IA são diversas e podem ser bastante graves. Entre elas, podemos destacar:

• Decisões equivocadas: Algoritmos de IA treinados com dados imprecisos podem levar a decisões equivocadas, que podem ter um impacto negativo nos negócios da empresa.
• Ineficiência: A falta de dados precisos pode dificultar a identificação de gargalos e oportunidades de otimização, levando a processos ineficientes e desperdício de recursos.
• Riscos de segurança: Dados desatualizados sobre a infraestrutura de TI podem aumentar os riscos de segurança, tornando a empresa mais vulnerável a ataques cibernéticos.
• Custos elevados: A correção de erros decorrentes da má qualidade dos dados pode gerar custos elevados, tanto em termos de tempo quanto de dinheiro.

Existem diversas razões pelas quais a qualidade dos dados nos CMDBs e em outros sistemas de gerenciamento de TI pode ser tão baixa. Em muitos casos, a culpa é da falta de automação. A coleta e a atualização manual de dados são propensas a erros e consomem muito tempo. Além disso, a falta de integração entre diferentes sistemas pode levar à duplicação de dados e à inconsistência das informações.

O Caminho para a Qualidade dos Dados

Para superar o desafio da má qualidade dos dados e liberar o potencial da IA, as empresas precisam adotar uma abordagem proativa e abrangente. Isso envolve investir em ferramentas de automação para coleta e atualização de dados, integrar diferentes sistemas de gerenciamento de TI, implementar políticas de governança de dados e, acima de tudo, promover uma cultura de qualidade de dados em toda a organização.

Afinal, a qualidade dos dados não é apenas uma questão técnica, mas também cultural. É preciso que todos os colaboradores entendam a importância de dados precisos e atualizados e se sintam responsáveis por garantir a sua qualidade. Somente assim será possível transformar os dados em um ativo estratégico e impulsionar a inovação com a ajuda da Inteligência Artificial.A jornada para a excelência em dados não é fácil nem rápida, mas é fundamental para quem busca se destacar em um mercado cada vez mais competitivo e impulsionado pela tecnologia. As empresas que souberem investir em qualidade de dados estarão mais bem preparadas para enfrentar os desafios do futuro e colher os frutos da Inteligência Artificial.

Em um mundo onde a informação é poder, a precisão e a confiabilidade dos dados não são apenas desejáveis, mas essenciais para a sobrevivência e o sucesso de qualquer organização. A hora de agir é agora.