Dados mais relevantes = IA mais relevante

Antes de nos aprofundarmos no marketing gerado por IA, é importante definir a base de dados correta. Brett Cella, nosso diretor regional da Irlanda e vice-presidente de Analytics, acredita que toda marca precisa de uma estratégia de dados robusta. Aqui estão suas principais dicas para os anunciantes.

A corrida para aproveitar a IA na publicidade está em alta, com profissionais de marketing do mundo todo se esforçando para aproveitar a IA generativa e preditiva, obtendo vantagens competitivas. No entanto, dados de alta qualidade são a base decisiva por trás dessas tecnologias avançadas. Sem uma estratégia de dados sólida, mesmo os modelos de IA mais sofisticados deixarão a desejar. 

Neste artigo, compartilharei os princípios essenciais para a construção de uma base de dados robusta que todo profissional de marketing precisa para integrar a IA com êxito em suas campanhas.

1. Qualidade e curadoria dos dados

O ditado “entra lixo, sai lixo” é especialmente verdadeiro para modelos de IA. Os anunciantes precisam se concentrar na qualidade dos dados, implementando processos de curadoria rigorosos. Ou seja, devem garantir precisão, integridade, consistência e relevância dos dados para o caso específico em que serão usados. Além disso, a limpeza e o pré-processamento rigorosos dos dados são essenciais para remover ruídos, lidar com valores ausentes e resolver quaisquer vieses ou inconsistências.

2. Diversidade e representatividade dos dados

Os modelos de IA têm melhor desempenho com dados diversos e representativos. Os anunciantes devem ter como objetivo coletar e selecionar dados que capturem uma ampla variedade de cenários do mundo real, que sejam relevantes para o seu domínio. Essa diversidade ajuda os modelos de IA a generalizar de forma eficaz e a evitar tomadas de decisão tendenciosas.

3. Governança de dados e ética

Com a ascensão dos sistemas de IA, a governança de dados e as considerações éticas são fundamentais. Os anunciantes devem estabelecer estruturas eficazes de governança de dados para abordar privacidade, segurança e conformidade com regulamentações como GDPR e CCPA. Além disso, princípios éticos como justiça, responsabilidade e transparência devem ser integrados no ciclo de vida dos dados para mitigar potenciais vieses e garantir o desenvolvimento responsável da IA.

4. Escalabilidade e infraestrutura dos dados

Os modelos de IA, especialmente para fins generativos e preditivos, muitas vezes necessitam de grandes quantidades de dados para treinamento e conclusões. Os anunciantes devem investir em uma infraestrutura de dados escalável que possa lidar de maneira eficiente com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. Essa ação pode envolver o uso de computação em nuvem, sistemas de armazenamento distribuído e pipelines avançados de processamento de dados.

5. Anotação e rotulagem dos dados

Muitos modelos de IA dependem de dados rotulados para aprendizagem supervisionada. Os anunciantes devem destinar recursos para anotação e rotulagem dos dados, seja por meio de equipes internas ou de plataformas de crowdsourcing. A rotulagem consistente e de alta qualidade é decisiva para treinar modelos de IA precisos e confiáveis.

6. Monitoramento e ciclos de feedback contínuos dos dados

Os modelos de IA precisam de monitoramento, avaliação e refinamento contínuos. Os anunciantes devem configurar ciclos de feedback para incorporar novos dados, feedback do usuário e insights de performance do modelo. Essa abordagem iterativa garante que os modelos de IA permaneçam relevantes, precisos e alinhados com a evolução das demandas dos negócios.

O sucesso das iniciativas de IA depende da qualidade e da relevância dos dados subjacentes. Ao priorizar a estratégia de dados e investir na infraestrutura e nos processos necessários, os anunciantes podem criar soluções transformadoras de IA que agregam valor comercial real.

Desvendando o potencial da IA

Na Jellyfish, sabemos que o sucesso de qualquer iniciativa de IA depende de bases de dados sólidas. Como líderes na área de IA, somos especialistas na criação e implementação de estratégias de dados decisivas para potencializar seus modelos competitivos de IA.

Nossa equipe especializada de engenheiros de dados, cientistas de dados e especialistas em IA/ML irá ajudar você a:

• Configurar mecanismos abrangentes de rastreamento de clientes, aplicativos e sites
• Transformar dados díspares em soluções unificadas nos perfis de clientes e data lakes
• Garantir a qualidade, governança e escalabilidade dos dados, bem como estabelecer práticas éticas de IA
• Aproveitar as plataformas em nuvem para desenvolvimento de IA personalizado, adaptado às suas necessidades
• Integrar soluções de IA em marketing, operações, produtos e principais processos
• Implementar monitoramento contínuo de dados e ciclos de refinamento de modelo
• Entender sua “Share of Model” em diferentes plataformas de IA

Com nossas metodologias comprovadas e conhecimento aprofundado, ajudaremos sua organização a estabelecer as bases para recursos de IA transformadores que geram inovação, otimização de processos e uma vantagem competitiva sustentável.

Não deixe que bases de dados ruins atrapalhem suas pretensões com a IA. Faça uma parceria com a nossa equipe hoje mesmo para desvendar todo o potencial dos modelos de IA generativos e preditivos que conduzirão seus negócios para o futuro.