Os dados são o combustível que impulsiona as economias digitais de hoje. Grandes organizações, pequenas empresas e indivíduos dependem cada vez mais de dados para realizar as suas tarefas diárias. Os sistemas de inteligência artificial analisam grandes conjuntos de dados, conhecidos como big data, para fornecer insights. 

Esses insights podem ser tendências, padrões ou previsões. Quando combinados, big data e inteligência artificial tornam-se uma força formidável.

Descriptografar os dados

Produzimos quantidades exponenciais de dados todos os dias. Só nos últimos dois anos, geramos 90% de todos os dados que existem. Os seres humanos não podem examinar essas enormes quantidades de informações. Portanto, os cientistas criaram algoritmos de inteligência artificial para quebrar essas cargas de dados e obter informações úteis. 

Esses algoritmos são projetados para imitar o processo de pensamento humano. A maioria dos dados de hoje é gerada a partir de fontes online. Através da Internet pode saber o que os consumidores querem, precisam e fazem. 

Também pode aprender através do conteúdo que compartilham, as páginas que gostam, as avaliações que deixam, o feedback que dão, os programas em que se inscrevem e os sites que visitam com frequência. Infelizmente, é impossível pesquisar o que cada cliente deseja. É aí que entra a IA. Ela recolhe dados de várias fontes e fornece uma imagem precisa do que os seus clientes estão à procura. 

A IA e o big data tornaram-se interdependentes, pois um não pode funcionar sem o outro. Para que um sistema de IA decodifique grandes quantidades de dados, faça conexões e gere insights acionáveis, precisa de o alimentar com os dados certos. Infelizmente, é aqui que a maioria das organizações falha. Se os dados brutos de diferentes fontes forem integrados, o sistema de IA fornecerá resultados que não são úteis. Para que o algoritmo tire conclusões precisas, deve certificar-se de executar dados completos.