Estudo revela que a falta de conhecimento especializado impede as empresas de explorarem o potencial dos dados não estruturados para otimizar operações e gerar insights
Uma pesquisa recente da Qlik®, líder global em integração de dados e inteligência artificial, mostra que, embora as empresas reconheçam o valor dos dados não estruturados para melhorar a eficiência operacional, poucas conseguem aproveitar essa oportunidade de forma eficaz. Segundo o estudo, realizado pela Enterprise Technology Research (ETR) em nome da Qlik, a maior parte das organizações luta para extrair o máximo desses dados devido à falta de conhecimento especializado e ferramentas adequadas.
Dados não estruturados, que incluem informações como e-mails, documentos de texto e registros de áudio, representam cerca de 80% dos dados no mundo. No entanto, 70% dos líderes empresariais admitem que suas empresas não estão bem preparadas para integrar a IA Generativa a esse tipo de dados.
“Com muitas fontes citando que os dados não estruturados representam 80% dos dados do mundo, não é surpresa que os líderes empresariais queiram mais valor real desse recurso inexplorado”, afirma Brendan Grady, Gerente Geral de Analytics da Qlik. Ele destaca ainda que as empresas buscam soluções que facilitem a adoção de IA Generativa sem exigir uma reestruturação completa dos sistemas e habilidades atuais.
Preocupações com privacidade e conformidade
A pesquisa revelou que a privacidade e a conformidade com regulamentações são as maiores preocupações das empresas ao lidar com dados não estruturados. 59% dos entrevistados demonstraram alta preocupação com a privacidade dos dados, enquanto 47% destacaram o desafio de atender às exigências regulatórias. Em contraste, questões como o retorno sobre o investimento (ROI) foram apontadas por apenas 19% dos respondentes.
Investimento tímido em IA Generativa
Embora o interesse na IA Generativa seja expressivo — com dois em cada três líderes planejando investir em ferramentas para trabalhar com dados não estruturados —, apenas 22% das empresas estão fazendo investimentos significativos em tecnologias de IA. Isso reflete a lacuna de conhecimento e o ceticismo em relação à implementação dessas soluções no curto prazo.
“Os resultados de nossa pesquisa destacam um desafio crítico que as empresas enfrentam atualmente: a lacuna de conhecimento necessário para aproveitar todo o potencial da IA Generativa para dados não estruturados”, explica Erik Bradley, Estrategista-chefe e Diretor de Pesquisa da Enterprise Technology Research. Ele reforça que, para superar essa barreira, as organizações precisam investir tanto em capacitação quanto em tecnologias que facilitem a integração da IA aos seus sistemas de analytics.
Eficiência versus inovação
Enquanto 62% dos entrevistados veem os dados não estruturados como uma ferramenta para aumentar a eficiência operacional, apenas 31% acreditam que eles são um motor de inovação. Além disso, 45% das empresas relataram que utilizam dados não estruturados principalmente para melhorar suas ferramentas de pesquisa e consulta interna.
Integração e custo: prioridades na escolha de fornecedores
Ao avaliar fornecedores de soluções para IA Generativa e dados não estruturados, a integração do sistema e o custo surgem como as principais prioridades, com 55% e 50% das empresas, respectivamente, apontando esses fatores como cruciais. A reputação do fornecedor, por outro lado, é uma preocupação de menor importância, com apenas 16% dos entrevistados considerando esse aspecto ao tomar suas decisões.
O futuro dos dados não estruturados
As ferramentas tradicionais de busca e análise corporativa são vistas como insuficientes para lidar com a vastidão de dados não estruturados. Somente 16% das empresas entrevistadas já adquiriram ferramentas projetadas para fornecer insights a partir desses dados, e a maioria dos esforços ainda está em fase piloto.
Com o aumento da digitalização e o volume crescente de dados não estruturados, a necessidade de soluções robustas e conhecimento especializado torna-se cada vez mais evidente. Empresas que conseguirem superar essas barreiras estarão mais bem posicionadas para extrair valor real de suas informações, transformando-as em insights estratégicos para os seus negócios.
