Com a rápida penetração da tecnologia de agentes de IA em diversos setores, grandes empresas de tecnologia como Google e Microsoft têm integrado esses recursos em suas experiências de busca. No setor automotivo, bancário e de seguros, também surgiram ferramentas de atendimento ao cliente e automação de processos baseadas em IA, e toda essa evolução sinaliza um futuro promissor para a aplicação da IA nos negócios.
De acordo com pesquisas de mercado, o mercado global de agentes de IA está previsto para expandir de 5,4 bilhões de dólares em 2024 para 50 bilhões de dólares em 2030, com uma taxa de crescimento anual composta de 45,8%. No entanto, por trás desse crescimento, esconde-se um desafio severo: a baixa qualidade dos dados está se tornando o maior obstáculo para a aplicação de agentes de IA.
Pesquisas mostram que até 78% das empresas em todo o mundo ainda não estão preparadas para a implementação de agentes de IA e modelos de linguagem em grande escala. A raiz do problema não está nos algoritmos ou tecnologias de modelos, mas sim na falta de suporte de dados de alta qualidade. Já houve várias empresas que pagaram um preço alto por isso; por exemplo, no ano passado, a Air Canada foi forçada a reembolsar clientes devido a um robô de chat que ofereceu descontos que não existiam, além de uma empresa de tecnologia que perdeu uma grande quantidade de usuários assinantes devido a respostas erradas de seu atendimento ao cliente com IA.
Apesar de 80% das organizações de serviços planejarem melhorar a eficiência do serviço e a experiência do cliente no futuro, essa onda de investimentos em IA está ameaçada pelos desafios de qualidade dos dados. Especialistas apontam que os sistemas de IA dependem fortemente de dados de alta qualidade; quando os dados são imprecisos, desatualizados ou incompletos, os erros se amplificam, impactando o desempenho dos processos automatizados.
Para que os agentes de IA sejam realmente eficazes, os cofundadores da Amperity, especializados na gestão de dados de membros de IA, sugerem que as empresas precisam estabelecer uma base de dados sólida, cumprindo quatro requisitos principais. Muitas empresas, antes de adotarem agentes de IA, enfrentam o problema de que os dados estão dispersos em diferentes plataformas, como e-commerce, CRM, atendimento ao cliente e sistemas de POS em lojas, o que resulta em informações de clientes inconsistentes e registros duplicados.
Portanto, quebrar as barreiras de dados entre os sistemas e integrar as informações dos clientes é um passo importante. Isso pode ajudar a inteligência artificial a obter dados de diferentes plataformas, como entender o histórico de compras dos clientes e suas interações sociais recentes, permitindo assim oferecer um serviço e recomendações melhores.
As empresas tradicionais geralmente atualizam seus dados diariamente ou semanalmente, mas em um ambiente com agentes de IA, o sistema precisa reagir instantaneamente às situações atuais, como recomendações de produtos e atendimento ao cliente. Se houver atraso nos dados, isso impactará seriamente os resultados.
As empresas devem estar cientes da origem e do fluxo dos dados, evitando que o mesmo cliente tenha códigos diferentes em sistemas distintos, pois isso impacta na capacidade de compreensão da IA. Com a crescente rigidez das leis de privacidade, é necessário que as empresas estabeleçam controles de acesso, mecanismos de supervisão e sistemas de rastreamento de consentimento, garantindo que todas as aplicações de IA estejam em conformidade com os padrões e regulamentos.
Apesar de a tecnologia de agentes de IA poder elevar significativamente a competitividade e a eficiência das empresas, tudo isso depende de uma base de dados correta, completa, em tempo real e em conformidade. Caso contrário, mesmo que uma empresa invista nas tecnologias de IA mais avançadas, pode acabar se prejudicando devido a erros de dados. À medida que as empresas buscam acompanhar a onda da IA, é ainda mais importante refletir sobre a solidez de sua base de dados.
