“Se você não entende seus dados, não pode ter sucesso com IA”, afirma VP do Google Cloud

Diante da ebulição da inteligência artificial (IA), o domínio dos dados é mais crucial do que nunca. Em entrevista ao IT Forum durante sua passagem no Brasil para abrir o Google Cloud Summit, em São Paulo, Andi Gutmans, gerente-geral e vice-presidente de Engenharia de Databases do Google Cloud, destacou a importância de uma gestão adequada dos dados para garantir a eficácia das aplicações de IA.

“Se você não entende seus dados, não pode ser bem-sucedido com IA”, afirma Gutmans. Essa fala ressalta a necessidade de que as empresas conectem modelos de IA às suas bases de dados existentes, evitando “alucinações” — erros que podem ocorrer quando a IA não possui as informações corretas, uma tarefa extremamente árdua, visto que a maioria das empresas ainda tem uma base de dados complexa e desorganizada.

Gutmans explicou que a visão do Google é garantir que todos os bancos de dados sejam “habilitados para IA” permitindo que os desenvolvedores utilizem dados em diversas aplicações. “Se não conectarmos o modelo à sua base de dados empresarial, não estaremos entregando uma experiência precisa”, ressalta.

Entre as inovações mencionadas por ele está a base de dados Spanner, que agora possui capacidades de processamento vetorial, permitindo que as companhias construam aplicações que dependem de dados interconectados e pesquisa semântica. “Isso ajuda a criar o contexto em torno de uma pessoa específica ou de uma necessidade de negócios e alimentar isso ao modelo fundamental”, explica.

Dados e recomendações

Um exemplo prático da aplicabilidade dessa tecnologia pode ser visto em empresas como o Mercado Livre, que está buscando desenvolver experiências mais imersivas por meio de recomendações contextualizadas. “Entender quem está interagindo com você e o que os amigos deles compraram é onde a IA realmente pode ajudar,” comenta Gutmans.

A modernização dos bancos de dados é outra prioridade para o Google Cloud. Gutmans discute a importância de ajudar as empresas a manterem seus sistemas legados enquanto se preparam para a transformação. “Estamos aqui para mostrar que é possível manter o que as companhias já têm no Google Cloud e decidir se e quando querem modernizar”, diz.

Um aspecto interessante reforçado por ele é a convergência de workloads, em que os dados não são mais vistos apenas como um facilitador para transações ou análises, mas como uma necessidade em ambos os casos. Gutmans afirma: “Estamos fazendo muitas inovações para que os clientes não precisem escolher um lado. Por exemplo, o AlloyDB suporta cargas de trabalho transacionais e analíticas.”

Para os CIOs, o exemplo revela um conselho: “Estamos vendo a implementação da IA em produção, e é muito importante entender que a IA está transformando indústrias. Se você não entende seu dado, não pode ter sucesso com IA.” Ele acrescenta que não se deve limitar o potencial de desenvolvimento em um time específico de IA, pois todos os desenvolvedores terão acesso a essas capacidades. “Empodere toda a organização de desenvolvimento para aproveitar isso”, finaliza.