Do aprendizado de máquina à IA generativa, os mais recentes desenvolvimentos na tecnologia de IA oferecem uma grande vantagem competitiva para as empresas que podem aplicá-los da melhor forma aos desafios de seus negócios. Mas esses benefícios só serão obtidos se as iniciativas de IA de uma empresa forem baseadas em dados confiáveis e precisos. 

Neste blog, exploramos como os dados e a tecnologia confiáveis podem tornar sua empresa mais inovadora. 

Como garantir que você esteja usando dados confiáveis para melhorar as iniciativas de IA 

A melhor maneira de qualquer empresa usar a IA para inovação e transformação dos negócios é trazer dados da mais alta qualidade, cujas origens sejam conhecidas e confiáveis. Geralmente, é mais econômico usar um provedor terceirizado de dados e tecnologia que possa demonstrar relacionamentos sólidos com editores confiáveis que citam cada fonte original. Esses provedores também mantêm seus conjuntos de dados atualizados e acrescentam enriquecimentos. 

Ao selecionar um provedor, as empresas devem buscar dados confiáveis para IA que atendam a esses seis critérios não negociáveis: 

• Fontes confiáveis.
• Procedência clara com um link para a fonte original.
• Um registro de data de quando o artigo ou conteúdo foi publicado e (se possível) quando foi chamado pela API.
• Dados cujos intervalos de tempo variam de atualizações quase em tempo real a um arquivo histórico de fontes confiáveis.
• Enriquecimentos para ajudar os usuários a acessar rápida e facilmente as informações mais relevantes para suas necessidades.
• Evidência de como esses dados foram coletados em conformidade com os padrões legais, de privacidade e éticos. 

Se uma empresa for transparente em relação ao uso da tecnologia e ao seu compromisso com a coleta e o uso éticos de dados, sustentados por uma forte governança para supervisionar os resultados das ferramentas de IA, isso ajudará a conquistar a confiança dos consumidores. O relatório LexisNexis Future of Work 2024 revelou que mais de 70% dos executivos acreditam que o uso de fontes de dados confiáveis e precisas poderia melhorar o nível de confiança nos resultados das ferramentas de IA generativas. 

O problema (e a solução) dos dados não confiáveis 

Alguns dos primeiros a adotar tecnologias de IA e big data ganharam vantagem sobre seus rivais ao encontrar inovações para aprimorar seus produtos e serviços. Mas muitas empresas também descobriram que integrar a tecnologia muito rapidamente sem priorizar a qualidade dos dados resultou em custos legais, financeiros, de reputação e estratégicos. 

Esses custos variam desde a perda da confiança dos clientes até litígios e multas reais. O uso de IA com dados de alta qualidade pode superar esses riscos e melhorar a abordagem tecnológica das empresas nas seguintes áreas: 

1. Precisão dos resultados 

A magia da IA é sua capacidade de formar percepções e previsões a partir de grandes volumes de dados. No entanto, se esses dados forem imprecisos, não comprovados, tendenciosos, desatualizados ou parciais, eles refletirão negativamente esses problemas nos resultados da IA. Isso pode resultar em tempo e dinheiro desperdiçados em “inovações” que não são respaldadas por dados e evidências confiáveis, levando a uma tomada de decisão ruim em toda a empresa. A priorização de dados precisos e confiáveis levará, portanto, a resultados melhores e mais precisos da IA. 

2. Respostas aprimoradas de IA generativa 

As soluções de IA generativa são consideradas altamente promissoras para as empresas, e o mercado de dados usados somente nessas ferramentas já está avaliado em US$ 2,5 bilhões, de acordo com a Business Research Insights. No entanto, se as ferramentas de IA generativa forem alimentadas por dados não confiáveis, isso criará um risco significativo de alucinações de IA, em que um modelo gera uma resposta que não se baseia em seus dados de treinamento ou em um determinado prompt. 

Uma abordagem de Geração Aumentada por Recuperação usando dados confiáveis de fontes originais pode ajudar as empresas a superar esse problema. Ela pode garantir que todas as respostas de uma ferramenta sejam baseadas nessas fontes de qualidade e as cite para que os usuários possam verificar por si mesmos que o resultado não é uma alucinação. 

3. Conformidade claramente demonstrada 

Dados confiáveis podem ajudar uma empresa a demonstrar sua conformidade para seus clientes e, principalmente, para os órgãos reguladores. Várias grandes empresas de tecnologia enfrentaram, ou estão enfrentando, processos judiciais por supostamente extraírem dados de indivíduos da Internet sem o devido consentimento, especialmente de contas de mídia social. 

Outros enfrentaram escrutínio regulatório sobre supostas violações envolvendo direitos autorais, propriedade intelectual, proteção de dados e normas de segurança cibernética. A melhor maneira de superar esse risco é alimentar as ferramentas de IA com dados de provedores confiáveis que cumprem claramente todas as regulamentações relevantes, tanto na forma como coletam seus dados quanto nas permissões dos editores sobre como esses dados podem ser usados. 

A LexisNexis® ajuda as empresas a inovar com dados confiáveis para impulsionar iniciativas de big data e IA 

A LexisNexis fornece dados confiáveis para ajudar sua organização a perceber o potencial inovador da IA. Como fornecedora de dados estabelecida há mais de 50 anos, a LexisNexis tem acordos de licenciamento de conteúdo extensos e duradouros - e, em alguns casos, exclusivos - com editoras de todo o mundo. Fornecemos dados para permitir que você avance em seus objetivos, reconhecendo e respeitando os direitos de propriedade intelectual de nossos parceiros licenciados. 

Nossa solução de API, Nexis® Data+, permite que você integre nossos dados enriquecidos em suas ferramentas e plataformas existentes. Isso fornece uma excelente base para a realização de iniciativas de análise e IA e oferece suporte a uma abordagem API-first para seus projetos e produtos. O Nexis Data+ oferece acesso direto ao nosso extenso universo de dados, abrangendo notícias, fontes jurídicas, empresariais, financeiras, biográficas, classificações ESG, periódicos acadêmicos, dados de conformidade e muito mais.