*Por Andr\u00e9 Sih<\/p>\n\n\n\n
A corrida pela ado\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial tem levado empresas a um movimento apressado e, muitas vezes, desordenado. Na tentativa de n\u00e3o ficar para tr\u00e1s em uma realidade cada vez mais orientada por dados, organiza\u00e7\u00f5es investem em ferramentas, plataformas e modelos sofisticados sem, no entanto, resolver uma quest\u00e3o b\u00e1sica: a estrutura\u00e7\u00e3o dos pr\u00f3prios dados.<\/p>\n\n\n\n
Antes de pensar em treinar modelos, \u00e9 necess\u00e1rio que a empresa olhe para dentro e estabele\u00e7a processos claros de coleta, armazenamento e governan\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o. Padronizar fluxos, garantir consist\u00eancia e construir um hist\u00f3rico confi\u00e1vel n\u00e3o s\u00e3o etapas \u201cburocr\u00e1ticas\u201d; s\u00e3o, na realidade, o alicerce de qualquer estrat\u00e9gia de IA bem-sucedida. Sem isso, o resultado tende a ser previs\u00edvel: modelos imprecisos, vieses indesejados e decis\u00f5es pouco confi\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n
Segundo dados da\u00a0Pesquisa de Inova\u00e7\u00e3o Semestral (PINTEC Semestral) 2024: Indicadores tem\u00e1ticos: Tecnologias digitais avan\u00e7adas, teletrabalho e ciberseguran\u00e7a<\/strong>\u00a0(Instituto Brasileiro de Geografia e Estat\u00edstica \u2013 IBGE), cerca de 89% das empresas industriais brasileiras utilizaram tecnologias digitais avan\u00e7adas em suas atividades. Apesar do interesse crescente, a ado\u00e7\u00e3o ainda esbarra em desafios estruturais, como a aus\u00eancia de dados organizados e prontos para uso.<\/p>\n\n\n\n Esse desafio se torna ainda mais evidente em aplica\u00e7\u00f5es que envolvem imagens. Diferentemente de dados estruturados, como tabelas e registros num\u00e9ricos, dados visuais exigem volume e diversidade ainda maiores para que os modelos consigam aprender padr\u00f5es com precis\u00e3o. T\u00e9cnicas como gera\u00e7\u00e3o de dados sint\u00e9ticos, viabilizadas por IAs generativas, e estrat\u00e9gias de data augmentation ganham relev\u00e2ncia.<\/p>\n\n\n\n Essas abordagens permitem ampliar artificialmente a base de dados, criando varia\u00e7\u00f5es de imagens ou at\u00e9 novos exemplos inteiramente gerados por algoritmos. Na pr\u00e1tica, isso ajuda a contornar limita\u00e7\u00f5es de volume e diversidade, grandes gargalos em projetos de vis\u00e3o computacional. No entanto, \u00e9 importante destacar que essas t\u00e9cnicas n\u00e3o substituem dados reais de qualidade. Elas atuam como complemento, n\u00e3o como solu\u00e7\u00e3o isolada.<\/p>\n\n\n\n O problema \u00e9 que muitas empresas invertem essa l\u00f3gica, come\u00e7ando pela ferramenta, pelo modelo, pela promessa de automa\u00e7\u00e3o, ao inv\u00e9s de come\u00e7ar pela base. Esse desalinhamento compromete os resultados e gera frustra\u00e7\u00e3o e desperd\u00edcio de recursos.<\/p>\n\n\n\n Adotar IA, sim, \u00e9 uma decis\u00e3o tecnol\u00f3gica, mas que exige maturidade organizacional, cultura orientada a dados e, sobretudo, paci\u00eancia para construir fundamentos s\u00f3lidos. Hoje, somente 2% das empresas brasileiras est\u00e3o em est\u00e1gio avan\u00e7ado de maturidade anal\u00edtica e uso de dados\u00a0(PwC e Funda\u00e7\u00e3o Dom Cabral)<\/strong>, refor\u00e7ando que, em um cen\u00e1rio onde tudo parece urgente, o maior diferencial competitivo \u00e9 justamente fazer o b\u00e1sico bem-feito.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" *Por Andr\u00e9 Sih A corrida pela ado\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial tem levado empresas a um movimento apressado e, muitas vezes, desordenado. Na…<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":77487,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1970],"tags":[],"ppma_author":[13237],"class_list":{"0":"post-79559","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-tecnologia"},"yoast_head":"\n