Arthur Schaefer

Input ruim, output péssimo.

Essa era a frase que mais usávamos na época em que implantávamos sistema de service desk e depois partíamos para a modelagem dos dashboards e relatórios.

Muitas vezes pegávamos projetos que não recebiam o cuidado na implementação, os agentes de suporte alimentavam o sistema com dados incompletos ou de baixa qualidade, e o resultado era sempre o mesmo:

Os gestores ficavam incomodados com os relatórios que não diziam nada com nada, apesar de o trabalho estar sendo feito. 

O mesmo tende a acontecer com IA quando ela é colocada pra aprender com o trabalho anterior. 

Potencialização de um trabalho ruim. Automatização da bagunça. 

A IA vai responder rápido, errado e com confiança. O problema ganhou escala.

Vocês fariam uma limpeza antes ou depois de colocar a IA pra consumir essas informações?


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