O equívoco mais dispendioso sobre a estratégia de IA: porque é que os ficheiros não fornecem respostas para o futuro

A falácia das funções de pesquisa: porque é que a pesquisa em documentos ainda não constitui IA inteligente

Muitas empresas estão a investir fortemente em inteligência artificial, confiando intuitivamente no que parece ser o seu recurso mais fiável e eficiente: o seu próprio data warehouse. Mas é precisamente aí que reside o maior equívoco das estratégias digitais modernas. Um sistema aperfeiçoado ao longo de anos para mapear o passado em folhas de cálculo organizadas falha inevitavelmente quando confrontado com as exigências dinâmicas e não estruturadas das decisões reais de IA. E-mails, nuances contratuais, entradas espontâneas no CRM e discussões acesas em atas de reuniões — o verdadeiro contexto de uma empresa existe muito para além de linhas e colunas rígidas. Qualquer pessoa que tente alimentar uma IA orientada para o futuro, concebida para operar no aqui e agora, com os arquivos drasticamente reduzidos do passado não só arrisca o seu orçamento, como também priva a tecnologia do seu verdadeiro valor acrescentado. Descubra porque é que a fonte de dados mais fiável para a IA é muitas vezes a errada, porque é que uma função de pesquisa está longe de ser equivalente à compreensão de texto e como é que uma camada contextual genuína pode salvar a sua estratégia de IA.

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O equívoco mais dispendioso sobre a estratégia de IA: porque é que as empresas estão a atribuir a tarefa errada à sua fonte de dados mais fiável?

Poucas empresas confiariam num ficheiro para fornecer um diagnóstico espontaneamente. No entanto, muitas organizações exigem exatamente isso dos seus data warehouses assim que o termo inteligência artificial é mencionado. O pressuposto é que um sistema que fornece indicadores-chave de desempenho de forma fiável há anos será automaticamente capaz de fornecer significado. Esta suposição, e não a tecnologia em si ou a falta de orçamento, é a causa principal da maioria das iniciativas de IA falhadas.

Um data warehouse é essencialmente um ficheiro de processos concluídos. Responde de forma fiável a perguntas sobre o que aconteceu no passado, desde que todos tenham concordado previamente com uma definição comum. Esta característica torna-o a base mais importante para relatórios financeiros, controlo e análises de tendências. Mas uma IA destinada a apoiar a tomada de decisões no presente precisa de algo mais do que um passado limpo e organizado. Necessita de contexto vivo, e o contexto não é uma categoria que um ficheiro alguma vez tenha conseguido representar adequadamente.

A decisão silenciosa que foi tomada há anos

Quando as empresas construíram os seus primeiros data warehouses, tomaram uma decisão quase despercebida, mas consequente, logo no início: determinar que informação era suficientemente importante para ser armazenada permanentemente numa folha de cálculo e qual não era. Essa decisão era sensata na altura. O espaço de armazenamento era dispendioso, o poder computacional era limitado e ninguém previa sistemas que um dia chegassem às suas próprias conclusões.

O resultado desta decisão é um conjunto de dados ordenado, verificável e consistente, mas também radicalmente reduzido. Qualquer pessoa que tente alimentar um sistema de IA concebido para compreender relações comerciais complexas com este conjunto de dados reduzido está, essencialmente, a pedir que um resumo substitua um romance completo. O resumo não está errado; simplesmente não foi concebido para transmitir as nuances, os subtextos ou as contradições que surgem constantemente nas decisões comerciais do mundo real.

Dois sistemas de controlo de ponto completamente diferentes dentro da mesma empresa

Toda a organização opera com duas linhas temporais paralelas, que raramente são explicitamente nomeadas. Uma linha do tempo pertence ao armazém e opera em ciclos de carregamento, geralmente diários, por vezes horários, mas nunca verdadeiramente instantâneos. A outra linha temporal pertence às operações do dia a dia, onde uma conversa com um cliente, uma reclamação ou uma negociação de preços acontece em tempo real e tem consequências imediatas.

Uma IA concebida para auxiliar as equipas de vendas, suporte ou compras no momento da decisão deve operar na segunda escala temporal, e não na primeira. Deve procurar informação na sua origem: no CRM, no sistema de tickets e nas trocas de e-mails – e não numa folha de cálculo que apenas adiciona estes eventos de forma higienizada horas ou dias depois. Ignorar esta distinção resulta numa IA que reage sempre um passo tarde demais, mesmo que todas as respostas estejam corretas.

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A montanha de dados que raramente é discutida em reuniões

Há um dado que falta na maioria dos documentos sobre estratégias de IA, embora devesse ser o fator decisivo em todo o debate. A vasta maioria da informação numa organização típica não está armazenada em tabelas, mas sim em documentos, mensagens, registos, registos e ficheiros que nunca foram processados ​​de acordo com qualquer esquema. O data warehouse abrange, portanto, apenas uma pequena, embora excepcionalmente bem organizada, parcela da realidade empresarial.

Para os relatórios tradicionais de indicadores-chave de desempenho (KPIs), este excerto era perfeitamente suficiente. Ninguém precisa do texto integral do contrato para traçar uma curva de rendimentos. Mas para uma IA encarregada de avaliar riscos, identificar correlações ou fazer recomendações, precisamente esta parte em falta é, normalmente, a mais crucial. A justificação real por detrás de uma decisão, o litígio antes de um acordo, a exceção à regra – tudo isto quase nunca está contido numa única coluna, mas sim num texto que nunca foi estruturado.

O que desaparece regularmente durante a limpeza de dados

Sempre que os dados brutos são forçados a um formato de tabela organizado, três coisas desaparecem — coisas óbvias para os humanos, mas cruciais para as máquinas. O rasto de quem gerou a informação e em que circunstâncias se perde. A história de como dois pontos de dados estão de facto relacionados, e não apenas que estão ligados, desaparece. E a justificação para a tomada de uma decisão em vez de outra também desaparece.

Para um sistema puramente de reporting, esta perda nunca foi um problema, pois ninguém exigia que o data warehouse fornecesse justificações. Para uma IA que tem de fazer julgamentos independentes, no entanto, esta perda é o problema central. Uma máquina encarregada de avaliar a fidelização do cliente necessita não só da informação de que um contrato está a expirar, mas também de que preocupações foram levantadas anteriormente, quem as levantou e se preocupações semelhantes já levaram a cancelamentos. Nenhum data warehouse fornece esta ligação porque já foi sacrificada durante a limpeza de dados.

Uma função de pesquisa não é uma forma de compreensão

Muitas empresas acreditam ter resolvido o problema simplesmente adicionando uma função de pesquisa aos seus documentos. Têm um modelo que analisa excertos de texto relevantes para a questão e apresenta o resultado como uma resposta inteligente. Esta solução parece convincente, mas, em muitos casos, é apenas uma pesquisa de texto completo melhorada com uma interface mais amigável.

A diferença crucial reside no facto de uma função de pesquisa simples reconhecer semelhanças, mas não validade. Encontra excertos que correspondem à consulta, mas não sabe quais deles ainda estão em vigor, quais já foram substituídos por uma versão mais recente e quem está autorizado a visualizar essa informação. O resultado são respostas que parecem plausíveis, mas, no pior dos casos, baseiam-se num rascunho descartado em vez do contrato válido. Uma solução verdadeiramente sensível ao contexto deve ser capaz de fazer esta distinção por si só; uma função de pesquisa simples é fundamentalmente incapaz de o fazer.

O reflexo dispendioso de querer construir tudo sozinho

Assim que uma empresa se apercebe que lhe falta uma verdadeira camada contextual, o desejo quase reflexivo é desenvolver essa camada inteiramente internamente. Este reflexo é compreensível, pois proporciona uma sensação de controlo, mas, na maioria dos casos, leva a custos muitas vezes superiores aos incorridos com a utilização de tecnologias existentes e consolidadas. As empresas investem, então, meses em infraestruturas que não impressionam um único cliente e não oferecem qualquer vantagem estratégica.

Uma abordagem mais sensata é analisar a sua própria arquitetura de uma perspetiva diferente. O data warehouse continua a ser o repositório fiável para a versão completa e esclarecida da verdade. Idealmente, é colocada uma camada adicional sobre ele, abordando precisamente onde as decisões são de facto tomadas: em sistemas em execução, em documentos, em comunicações. Esta camada não substitui o data warehouse, mas complementa-o, fornecendo exatamente o que um ficheiro, pela sua própria natureza, não pode oferecer.

A verdadeira questão para a próxima reunião de estratégia

A maioria das discussões sobre a prontidão da IA ​​gira em torno da pergunta errada. Questionam como é que os dados existentes podem ser melhor utilizados, em vez de perguntarem quantas das decisões que a IA deverá apoiar no futuro são, de facto, baseadas em informação que já foi parar a uma folha de cálculo. Qualquer pessoa que responda a esta questão honestamente descobrirá que grande parte dos dados relevantes para a tomada de decisões nunca foi estruturada e provavelmente nunca será.

Isto não é motivo para desistência, mas sim um lembrete do verdadeiro desafio. O sucesso de uma iniciativa de IA não é determinado pela quantidade de dados na base de dados, mas pela capacidade de captar o contexto onde ele realmente surge. Aqueles que incorporam esta distinção na sua estratégia não só evitam custos desnecessários, como também a frustração de construir um sistema tecnicamente impressionante que não se adapta à realidade do seu negócio.

Konrad Wolfenstein

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