A inteligência artificial (IA) está em plena expansão, com novas aplicações surgindo diariamente. Para que as empresas aproveitem ao máximo essa tecnologia, é essencial que tenham acesso a dados em grande escala. No entanto, muitas vezes, as informações relevantes estão bloqueadas ou desestruturadas, limitando sua utilização por modelos de IA.

A fundação da web, por sua vez, não foi projetada para a descoberta e recuperação automatizada de dados, uma necessidade crescente das novas aplicações de IA. Para superar essa limitação, é necessária uma nova infraestrutura de dados que permita a descoberta e a mapeação desse vasto universo digital.

O acesso a dados frescos e confiáveis

Enquanto os primeiros avanços em IA foram impulsionados pela ampliação dos dados de treinamento e do tamanho dos modelos, as organizações agora enfrentam um gargalo fundamental: a necessidade de acompanhar a natureza dinâmica e em constante evolução dos dados da web. O desempenho da IA depende cada vez mais das capacidades de computação, rede e recuperação de dados, além da engenharia de dados.

Tradicionalmente, o treinamento de modelos de IA baseava-se em informações coletadas em um determinado momento. Contudo, para acompanhar mudanças como preços de concorrentes e tendências de mercado, as empresas precisam de um fluxo contínuo de informações atualizadas.

O acesso a dados em tempo real não apenas melhora a precisão dos modelos de IA, como também reduz as chamadas 'alucinações' da IA, onde o modelo gera informações erradas. Uma pesquisa indica que 56% dos profissionais de IA acreditam que é necessário ter acesso a dados da web em tempo real para aumentar a confiança nos resultados da IA.

A promessa de uma nova infraestrutura

Uma nova camada de infraestrutura de dados da web pode atender a essa necessidade crescente, permitindo a descoberta de dados e o acesso em tempo real. Essa plataforma deve coletar dados em grande escala e com baixa latência, garantindo que as informações sejam acessíveis e relevantes.

Entretanto, a coleta contínua de dados traz desafios de governança que devem ser abordados, incluindo a conformidade com regulamentações globais de privacidade.

Com a infraestrutura certa, as organizações podem transformar como a IA é utilizada, potencializando seus resultados e garantindo decisões mais informadas.