4 indicadores que a KPMG identifica como importantes para obterem sucesso na transição cultural para uma abordagem orientada por dados
Na era da Inteligência Artificial generativa (GenAI), o cuidado em gerenciar o patrimônio de dados de uma organização nunca foi tão crítico. A qualidade das saídas está correlacionada à qualidade dos dados com os quais você alimenta os algoritmos de IA ou de LLM (do inglês Large Language Model, ou “Modelo de Linguagem Grande”).
É o que diz a publicação “Uma cultura orientada por dados diferenciará as vencedoras das perdedoras – O que as empresas devem fazer para se manterem na vanguarda”, feito pela KPMG.
“Ao adotarem um enfoque orientado por dados, as empresas podem compreender a conexão entre seus ativos de dados e o desempenho corporativo. Isso resultará em um melhor investimento para as organizações que aproveitam melhor seus dados, colaborando de forma mais eficaz na prevenção e precisão das mudanças de mercado”, afirma Ricardo Santana, sócio-líder de Data & Analytics, Automação e Inteligência Artificial da KPMG no Brasil e na América do Sul.
O conteúdo aponta 4 indicadores que a KPMG identifica como importantes para as organizações obterem sucesso na transição cultural para uma abordagem orientada por dados:
O papel da liderança: os líderes devem articular a importância dos dados. É necessário comprometimento da liderança com a qualidade dos dados e atenção aos investimentos nas melhorias das habilidades, tanto deles mesmos quanto de suas organizações
Investimento em alfabetização e ferramentas digitais: é importante uma abordagem integrada nesse processo de alfabetização digital, que inclui o conhecimento e o uso de nuvem, análise, IA e automação. Esses programas de alfabetização devem sempre estar alinhados com os direcionadores de valor de negócios e atender às necessidades específicas das diferentes equipes.
Fornecimento contínuo aos ativos de dados: é preciso transparência sobre quais dados estão disponíveis e um meio de implantação rápida que permita a busca inteligente de dados e ativos analíticos, bem como a capacidade de avaliação sobre qual dado é indicado para determinada solução, conhecendo a sua habilidade e restrição de uso.
Promover e monitorar a adoção: é necessário continuidade nos projetos, supervisão e incentivos que mantenham a cultura orientada por dados factível e aplicável na instituição, como o uso de cursos frequentes e certificações e o rastreamento ativo de quando os dados e ativos analíticos foram usados pelo cliente para gerar insights.
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