Mas o que exatamente isso significa? Para entender, precisamos primeiro esclarecer o que são dados estruturados e não estruturados. Dados estruturados são aqueles organizados em tabelas ou bancos de dados, fáceis de analisar e processar. Por outro lado, dados não estruturados incluem tudo que não se encaixa nesse formato — pense em textos de redes sociais, vídeos, imagens e até mesmo e-mails. Essas informações são ricas em significado, mas muito mais desafiadoras para serem processadas.
A realidade é que a maior parte dos dados que geramos hoje é não estruturada. As redes sociais, por exemplo, são um verdadeiro tesouro de dados não definidos em tabelas, repletos de insights sobre comportamentos e preferências do usuário. No entanto, para que as máquinas possam aprender com esses dados, é necessário criar novas “pipelines” ou estruturas que permitam a coleta, o armazenamento e a análise eficiente dessas informações.
Essas novas pipelines de dados são fundamentais para que as aplicações de IA funcionem bem em larga escala. Imagine treinar um modelo de IA com bilhões de postagens e comentários em tempo real. É uma tarefa monumental, mas extremamente valiosa, pois permite que a IA aprenda padrões e tome decisões com base em um volume de dados que um humano jamais conseguiria absorver.
No cerne dessa discussão está a necessidade de inovação na forma como lidamos com os dados. As empresas precisam repensar suas estratégias de gerenciamento de dados, adotando tecnologias que possibilitem a captura e a análise de informações não estruturadas. Isso é crucial não apenas para o avanço da inteligência artificial, mas também para o sucesso das empresas no mundo digital contemporâneo.
A transformação digital não vai esperar. As organizações que se adaptarem rapidamente e investirem em soluções que integrem dados não estruturados em suas operações estarão à frente da concorrência. A inteligência artificial não é apenas uma ferramenta, mas uma revolução que depende da qualidade e da quantidade de dados que podemos oferecer. E, como salientou Chet Kapoor, a essência dessa revolução está na forma como gerenciamos nossos dados.
À medida que avançamos, a importância dos dados não estruturados em grande escala se torna cada vez mais clara. O futuro da IA depende não apenas de algoritmos sofisticados, mas de uma base sólida de dados variados e abundantes. Portanto, fica a reflexão: como sua empresa está se preparando para essa nova era de inteligência artificial?
Redação Confraria Tech.
Referências:
GenAI suffers from data overload, so companies should focus on smaller, specific goals
