Quase metade das análises produzidas pelos agentes de análise de dados das empresas inquiridas resultam em ações que melhoram a atividade. Segundo um estudo publicado pela Insights, o ramo de conteúdos personalizados da MIT Technology Review, distinto da sua redação, esta taxa atinge em média 48 %, contra 37 % um ano antes. Mais de metade dos resultados permanecem, portanto, segundo o estudo, sem efeito útil para as empresas.
- Quase metade das análises dos agentes melhora a atividade das empresas.
- Os líderes em insights obtêm mais de 70 % de análises benéficas, sobretudo nas prescritivas.
- A falta de contexto de negócio e os dados dispersos limitam a qualidade das análises.
- A governança da IA e uma camada semântica comum são as soluções mais citadas.
Os autores distinguem um pequeno grupo de organizações, a que chamam os « líderes em insights ». Neste grupo, mais de 70 % das análises dos agentes conduzem a ações benéficas para a atividade, e estas organizações consideram a qualidade dessas análises mais elevada do que a média dos inquiridos. O diferencial é particularmente marcado para as análises prescritivas, ou seja, aquelas que recomendam uma ação a realizar.
Falta de contexto e dados dispersos
Quando as análises são consideradas de qualidade insuficiente, a principal causa apontada pelos dirigentes inquiridos é a falta de contexto de negócio, mencionada por 55 % deles. Dados fragmentados ou inacessíveis surgem em segundo lugar, com 45 %. Os líderes em insights são menos numerosos a afirmar que os seus agentes têm dificuldade em aceder ao contexto necessário.
O volume também constitui um problema. Em 52 % das organizações inquiridas, os agentes geram um número de análises demasiado elevado para ser avaliado corretamente, e portanto para ser seguido de efeito. Menos de um quarto (24 %) consegue avaliar a totalidade das análises. A maioria procede caso a caso, um processo que, segundo o relatório, mobiliza hoje fortemente as equipas humanas.
Governança e camada semântica
Para melhorar a qualidade das análises, as empresas inquiridas privilegiam o reforço da governança da IA e dos dados, citado por 60 % delas. São também 45 % a adicionar uma camada semântica à sua arquitetura de dados, ou seja, um nível que confere aos dados um significado comum e partilhado dentro da empresa.
Os especialistas consultados pelos autores do estudo concordam sobre o papel desta camada semântica, que consideram crucial para que os agentes sejam eficazes.
