Como bases de dados deficientes podem minar o sucesso da IA

Mais da metade dos projetos de IA generativa foram abandonados após a Prova de Conceito (POC) no ano passado, em grande parte devido à baixa preparação dos dados. Líderes precisam passar de conjuntos de dados curados para pilotos para pipelines de nível de produção com definições consistentes, metadados mais ricos, linhagem mais robusta e governança automatizada e em tempo real em dados estruturados e não estruturados.

Priorização orientada por casos de uso, acesso com privilégio mínimo, auditabilidade e limpeza de dados com human-in-the-loop podem ajudar a preencher essa lacuna.