Direção: Keith Belanger Direção: Keith Belanger Projetos de IA têm uma maneira de expor problemas de dados que as equipes de dados costumavam ser capazes de trabalhar em torno.Isso é porque os dados analíticos permitem uma ampla margem de erro, e a IA simplesmente não.Os modelos de IA não toleram ambiguidade, e as decisões tomadas na velocidade da máquina magnificam cada falha escondida na corrente.O que uma vez falhou silenciosamente agora falha em voz alta, e muitas vezes publicamente. As falhas da IA são muitas vezes descartadas como dores de crescimento experimental.Na realidade, elas estão revelando a fraqueza das operações existentes.A verdade desconfortável é que a maioria das organizações de dados não está operativamente preparada para a IA, não importa quão modernas suas plataformas sejam ou quão sofisticados seus modelos parecem. Você vê isso quando o primeiro treinamento de modelo falha porque um pipeline mudou, quando ninguém pode explicar por que os dados de ontem parecem diferentes dos de hoje, ou quando “apenas reiniciar” se torna a resposta padrão para problemas de produção. “Acima de tudo, se os dados tiverem problemas, então os dados não estão prontos para a IA.” O Gartner O Gartner Equipes de dados precisam de um novo modelo operacional Durante anos, a maioria das organizações viveu com um compromisso frágil. Se os gasodutos quebravam ocasionalmente, eles poderiam ser corrigidos a tempo para cumprir os prazos. A qualidade dos dados “bem o suficiente” era boa o suficiente. A governança existia em algum lugar em uma unidade compartilhada. E quando algo quebrou, alguém notou e resolveu. Esse modelo dependia de pessoas, não de sistemas, para absorver a complexidade. Compensação por heroísmo: verificações manuais, noites tardias e memória institucional transmitida informalmente de pessoa para pessoa. Equipes de Dados Equipes de Dados A abordagem analítica da era de dados colapsa quando a entrega muda de lançamentos semanais para múltiplas implementações por dia. Os modelos consomem dados continuamente, assumem consistência e amplificam até pequenas desvios.Não há botão de pausa para fazer verificações manuais ou conferir sobre o conhecimento tribal. “AI-Ready” é alcançável e mensurável As organizações não podem mais declarar a prontidão com base na confiança ou na ferramenta; elas precisam começar a demonstrá-la com validação contínua, lineagem, pontuação, regras e aplicação na produção. Porque “AI-ready” não é apenas um sentimento. É um estado mensurável. confiável Temporalidade Governado Observável Reprodutiva Esta evolução da qualidade dos dados requer mais do que boas intenções ou documentos de melhores práticas. requer sistemas projetados para impor a confiabilidade por padrão que possam fornecer evidências contínuas de confiabilidade dos dados. O Real Bottleneck é operacional, não tecnológico A maioria das empresas já tem plataformas de dados poderosas.O que lhes falta é uma maneira de operar essas plataformas com consistência na velocidade da IA. Os processos manuais não escalam porque os humanos só têm tanta atenção para dar. As cargas de trabalho de IA exigem repetibilidade e a confiança de que os dados se comportarão da mesma forma hoje como se comportaram ontem – e que, quando não o fizerem, eles serão imediatamente marcados e corrigidos. A engenharia de software enfrentou este problema anos atrás.À medida que os sistemas se tornaram mais complexos e os ciclos de liberação aceleraram, os processos manuais e a vigilância humana pararam de escalar. A engenharia de software enfrentou este problema anos atrás.À medida que os sistemas se tornaram mais complexos e os ciclos de liberação aceleraram, os processos manuais e a vigilância humana pararam de escalar. O volume, a velocidade e o raio de explosão da falha capturaram o modelo operacional. DataOps oferece às equipes de dados o mesmo rigor operacional que ajudou a catapultar as equipes de software para o século 21. Os dados estão agora no mesmo ponto de inflexão. Os dados estão agora no mesmo ponto de inflexão. A operacionalização da confiança é o único caminho As organizações que terão sucesso com a AI serão as que . Tratar a confiança em dados como uma disciplina operacional Tratar a confiança em dados como uma disciplina operacional Isso significa que os tubos de dados precisam ser observados continuamente, governados automaticamente e comprovados na produção com AI-ready. . Produtos de dados Produtos de dados A alternativa já está em jogo.Os modelos estão paralisados na produção, a confiança nas saídas está erodida e as equipes deixam de confiar nos sistemas que construíram.Quando isso acontece, os tomadores de decisão deixam de confiar na IA completamente. Conheça o momento ao abraçar e operacionalizar seus dados com sistemas projetados para entregar confiança à velocidade da IA. Disciplina do DataOps Disciplina do DataOps Esta história foi publicada sob o Programa de Blogging de Negócios da HackerNoon. Esta história foi publicada sob o Programa de Blogging de Negócios da HackerNoon. Este artigo foi publicado em HackerNoon's . Programa de Blogs de Negócios Programa de Blogs de Negócios Programa de Blogs de Negócios
