Preparar dados da empresa para IA: 6 checagens essenciais
Por Alexandre Pereira · · 3 min de leitura
Preparar dados da empresa para IA pode parecer uma tarefa complexa, mas é um passo essencial para garantir o sucesso de qualquer projeto de inteligência artificial. Antes de partir para a implementação, vale a pena conferir seis checagens práticas que podem evitar dores de cabeça lá na frente.
Os cadastros estão duplicados?
Cadastros duplicados são mais comuns do que se imagina, especialmente em empresas que usam sistemas diferentes como TOTVS ou Sankhya. Isso pode levar a relatórios confusos e decisões baseadas em dados errados. Imagine uma distribuidora capixaba com 45 funcionários que descobriu que 20% de seus dados estavam duplicados. Resolver isso reduziu o retrabalho em 30%. Para contornar, usar ferramentas de deduplicação automática pode ser uma solução rápida.
Campos livres onde deveriam ser listas?
Campos de texto livres em vez de listas suspensas dificultam a análise e a categorização. Isso acontece muito em sistemas legados ou planilhas antigas. Uma clínica em Belo Horizonte com 12 unidades trocou campos livres por listas suspensas e viu a precisão dos seus relatórios aumentar em 40%. Isso precisa ser resolvido antes do projeto, pois depende de um ajuste na estrutura dos dados.
Históricos importantes só em e-mails?
Se o histórico de transações ou interações com clientes está preso em e-mails, sua empresa pode estar perdendo insights valiosos. Uma indústria de móveis do sul de MG percebeu que 50% das informações do cliente estavam apenas em e-mails. Usar um sistema como o SecondBrain pode ajudar a coletar esses dados e torná-los acessíveis para análise.
Planilhas como fonte da verdade?
Planilhas são práticas, mas não são a melhor maneira de armazenar dados críticos. Elas travam, perdem informações e são difíceis de compartilhar de forma segura. Uma empresa que ainda usa planilhas como principal fonte de dados deve considerar migrar para um sistema mais robusto, como um banco de dados no Supabase, para garantir a integridade e a segurança.
Acesso aos dados travado em uma pessoa?
Quando apenas uma pessoa tem acesso a dados críticos, a empresa fica vulnerável. Se essa pessoa sair ou estiver indisponível, processos podem parar. Vale a pena investir em sistemas que permitam o acesso controlado, mas compartilhado, como o AgenteMaker, que cria agentes que garantem segurança e acessibilidade.
Dados que ninguém audita há anos?
Dados que não são auditados frequentemente podem estar desatualizados ou incorretos. Isso pode gerar problemas sérios em projetos de IA. Implementar auditorias regulares e automatizadas pode garantir que os dados estejam sempre prontos para uso. A empresa pode começar com auditorias trimestrais para manter a qualidade.
Em resumo, preparar dados da empresa para IA é fundamental, mas não precisa ser perfeito desde o início. Corrigir problemas evidentes e adotar boas práticas pode ser o diferencial. Quem quer começar pode partir de um piloto de 30 dias para validar as melhorias antes de um projeto maior.