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Principais conclusões da ZDNET
- Quase todos os profissionais de dados e TI usam IA, mas poucos são usuários frequentes.
- Muitos dariam aos agentes de IA acesso irrestrito aos dados.
- A preparação e validação de dados de IA levam cerca de 10 horas por semana.
Se você está curioso sobre o que está acontecendo no centro da tempestade de inteligência synthetic, não procure além do que os analistas de dados de todo o mundo estão fazendo. Eles estão otimistas em relação à IA, é claro, mas ainda usam planilhas e poucos trabalham com dados em tempo actual.
Essa é a palavra de um novo world enquete de 700 analistas de dados e 700 líderes de TI da Alteryx. Embora 96% relatem usar IA em seu trabalho, apenas metade pode ser considerada usuária frequente de ferramentas de IA – 49% relatam que usam IA sempre ou na maior parte do tempo.
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A IA Agentic está no topo da agenda, com cerca de seis em cada 10 entrevistados, ou 59%, prevendo que empregarão ativamente agentes de IA nos próximos 12 meses. Além disso, pelo menos metade afirma estar disposta a conceder aos agentes de IA “acesso irrestrito” aos seus dados.
As implicações de segurança desse acesso não foram discutidas no relatório do inquérito, mas 44% especificaram que period basic incluir a supervisão humana como parte desse acesso.
Os aplicativos de IA agente mais comuns
Os aplicativos de IA de agência mais comuns atualmente em produção são a elaboração de comunicações e o agendamento de fluxos de trabalho.
Onde os agentes de IA estão sendo colocados para trabalhar:
- Elaboração de comunicações ou resumos padronizados para as partes interessadas: 59%
- Agendamento ou roteamento de tarefas de fluxo de trabalho, como triagem de alertas e automação de processos: 54%
- Geração de relatórios ou painéis padrão sem intervenção handbook: 48%
- Monitorar os principais indicadores de desempenho e acionar alertas ou ações: 45%
- Limpeza, pré-processamento ou validação de conjuntos de dados de rotina: 45%
- Executando análises estatísticas de rotina ou modelos preditivos básicos: 34%
- Geração automática de insights ou recomendações a partir de dados: 23%
O “trabalho básico de dados” – limpeza e preparação de dados para ingestão por modelos de IA ou plataformas de geração de recuperação aumentada associadas – ainda ocupa uma boa parte do tempo dos analistas de dados. Os entrevistados relatam gastar cerca de seis horas por semana nessas tarefas, com 48% gastando de seis a ten horas semanais. As ferramentas que utilizam para realizar esse trabalho são planilhas, citadas por 61%, seguidas de ferramentas de enterprise intelligence, citadas por 56%, e plataformas dedicadas de preparação de dados, indicadas por 51%.
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“O domínio contínuo das planilhas reflete uma realidade mais ampla”, sugerem os autores do relatório da pesquisa. “A IA está se sobrepondo aos fluxos de trabalho existentes, em vez de substituí-los.”
Outra descoberta surpreendente é que, apesar de toda a atenção dada à capacidade de resposta em tempo actual, poucas organizações realmente possuem capacidades em tempo actual. Apenas 20% relatam que a passagem da análise de dados para uma decisão de negócios pode ser feita em poucas horas, e apenas 5% afirmam que apoiam a tomada de decisões em tempo actual.
A maior barreira para a IA?
Explicar os resultados da IA aos decisores empresariais, dizem os entrevistados. Há também uma notável falta de habilidades analíticas nas empresas.
Barreiras à IA nas decisões de negócios:
- Dificuldade em interpretar ou explicar os resultados da IA aos tomadores de decisão: 55%
- Habilidades analíticas limitadas entre usuários empresariais: 54%
- Os dados não são suficientemente limpos, integrados ou governados: 50%
- Falta de clareza sobre propriedade ou responsabilidade pelas decisões: 49%
- Limitações técnicas de ferramentas ou infraestrutura de IA: 45%
Gerar insights a partir da IA não é, de forma alguma, um exercício feito uma vez e também consome mais tempo dos analistas de dados. Os analistas da pesquisa passam quase quatro horas por semana validando ou corrigindo os resultados gerados pela IA. Um em cada seis afirma passar quase um dia inteiro de trabalho, seis horas ou mais, mexendo nos resultados da IA. Adicione as seis horas gastas no trabalho básico de dados, citadas acima, e isso acrescenta uma “imposta” de IA de quase dois dias por semana ao tempo dos profissionais.
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Isto aponta para um conjunto emergente de competências que se está a tornar mais valioso na period da IA: a validação dos resultados da IA. Este é “um sinal de que, embora a IA possa acelerar o trabalho, as organizações ainda precisam de supervisão humana para garantir que os resultados sejam consistentes, explicáveis e confiáveis”, segundo os autores da pesquisa.
