Uma pesquisa destaca a necessidade urgente de conhecimento especializado para aproveitar a Inteligência Artificial Generativa em dados não estruturados

A Qlik®, empresa global em integração de dados, analytics e Inteligência Artificial (IA), anuncia nova pesquisa que revela que, embora as empresas reconheçam o potencial significativo dos dados não estruturados para melhorar a eficiência operacional e gerar insights significativos, muitas estão lutando para aproveitar efetivamente esse recurso. A pesquisa mostra que a falta de conhecimento e a insuficiência de ferramentas são as principais barreiras, sendo que apenas uma pequena porcentagem das empresas dedica mais de um quarto de seu orçamento de IA para as iniciativas de dados não estruturados.

Panorama da Pesquisa

“Com muitas fontes citando que os dados não estruturados representam 80% dos dados do mundo, não é surpresa que os líderes empresariais queiram mais valor real desse recurso inexplorado”, afirma Brendan Grady, Gerente Geral de Analytics da Qlik. “No entanto, nossa pesquisa destaca que quase 70% concordam que sua organização não está bem equipada para entender como a IA Generativa pode ser aproveitada em seus dados não estruturados.”

“As empresas estão procurando soluções que permitam a adoção da IA Generativa sem exigir a reformulação de seus conjuntos de habilidades e stacks de tecnologia existentes. A oportunidade está em encontrar maneiras de integrar a IA perfeitamente aos ambientes de analytics atuais, permitindo que as organizações extraiam as respostas certas de dados não estruturados e gerem resultados de negócios significativos.”

Desafios Identificados

A pesquisa revela dados perspicazes sobre como os líderes se sentem e o que estão fazendo para lidar com as oportunidades oferecidas pelos dados não estruturados e pela GenAI:

– Preocupações com a privacidade e a conformidade dos dados são predominantes: 59% dos entrevistados estão muito preocupados com a privacidade dos dados e 47% com a conformidade regulatória, superando significativamente as preocupações com o ROI (19%). 

– Integração e custo são as principais prioridades para avaliar fornecedores: Ao avaliar os fornecedores, a integração do sistema (55%), o custo (50%) e os recursos de governança (49%) são as principais prioridades, enquanto a reputação do fornecedor é uma prioridade baixa (16%). Os entrevistados esperam ganhos financeiros modestos com o uso de dados não estruturados, sendo que 45% preveem uma melhoria de 10% a 20% em seu faturamento ou lucro.

– Interesse na GenAI é grande, mas falta investimento significativo: Entre os interessados em usar a GenAI para dados não estruturados, dois em cada três entrevistados planejam investir em uma ferramenta de IA Generativa para dados não estruturados. Apesar do interesse generalizado, apenas 22% de todos os entrevistados indicam que estão fazendo investimentos “significativos” em tecnologias de IA.

– Dados não estruturados são vistos como um fator essencial para a eficiência: Uma clara maioria (62%) vê nos dados não estruturados a oportunidade de melhorar a eficiência operacional, enquanto apenas 31% acreditam que eles podem impulsionar a inovação. Quase a metade (45%) descreve um caso de uso que envolve melhores ferramentas de pesquisa e consulta para pesquisar documentos internos.

– Ferramentas de pesquisa tradicionais são insuficientes para dados não estruturados: Há uma forte concordância de que as ferramentas tradicionais de pesquisa corporativa são insuficientes para maximizar o valor de vastas bibliotecas de documentos. Apenas 16% já adquiriram uma ferramenta projetada para fornecer insights a partir de dados não estruturados, e a maioria dos esforços permanece em estágios iniciais ou piloto.

“Os resultados de nossa pesquisa destacam um desafio crítico que as empresas enfrentam atualmente: a lacuna de conhecimento necessário para aproveitar todo o potencial da IA Generativa para dados não estruturados”, diz Erik Bradley, Estrategista-Chefe e Diretor de Pesquisa da Enterprise Technology Research. “Embora o apetite para aproveitar os dados não estruturados seja grande, a falta de habilidades especializadas e de ferramentas adequadas é uma barreira significativa. Para realmente capitalizar as oportunidades apresentadas pela IA Generativa, as organizações devem investir na superação dessa lacuna de conhecimento e na integração de recursos avançados de IA em suas estruturas de analytics existentes.”

A “Pesquisa de dados não estruturados e IA Generativa”, realizada em abril de 2024 pela Enterprise Technology Research (ETR) em nome da Qlik, entrevistou 200 tomadores de decisões de tecnologia empresarial em vários setores. Para obter mais informações e acessar os resultados completos da pesquisa, acesse https://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report

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