Impulsionando a alfabetização em IA por meio da democratização de dados: construindo uma cultura orientada por dados

A falta de alfabetização em dados está segurando as organizações. Na última década, temos ouvido ad nauseum sobre big data e a quantidade de dados que as organizações coletam, mas muitos funcionários não sabem como lidar com isso ou o que fazer com isso.

Em um relatório de 2023 da Data Camp, 78% dos líderes dos EUA e 89% dos líderes do Reino Unido acreditam que a alfabetização de dados é importante para as "tarefas diárias" de sua equipe.

Acampamento de dados de origem

Alfabetização de dados é a capacidade de explorar, entender e se comunicar com dados de forma significativa. Se os funcionários estão questionando e discutindo sobre dados, eles são alfabetizados em dados. Se eles simplesmente aceitam os dados como apresentados, eles não são. Se eles estão curiosos sobre os dados e consideram seu contexto, eles são alfabetizados em dados; se eles olham para os dados isoladamente, eles não são. Se eles entendem o valor dos dados e podem equilibrar experiência, dados e pensamento crítico em suas tomadas de decisão, eles são alfabetizados em dados. Se eles apenas seguem seus instintos, eles não são.

Os líderes pesquisados também acreditam que a tomada de decisão precisa (63%), a capacidade de inovar (48%) e a capacidade de criar melhores experiências para o cliente (41%) são alguns dos principais valores agregados por funcionários alfabetizados em dados. Essas capacidades são importantes impulsionadores do sucesso e do aumento do valor empresarial.

A falta de habilidades e educação em dados é um fator significativo que contribui para a falta de alfabetização em dados das organizações, assim como a falta de acesso a dados, ferramentas e recursos de qualidade.

Democratização de Dados e Alfabetização de Dados

A democratização de dados pode ser um fator essencial para melhorar a alfabetização de dados em sua organização.

Democratização de dados é uma estratégia que reduz o conhecimento técnico necessário para acessar dados. Com menos barreiras técnicas, pessoas não técnicas podem acessar dados para ajudar a elevar seu QI de dados. Da mesma forma que o acesso a uma biblioteca melhora as habilidades de leitura e estimula a curiosidade, o acesso a dados pode ajudar os funcionários a entendê-los melhor.

Dados não democratizados são bloqueados em complexos armazenamentos de dados técnicos com restrições de acesso amplas e rígidas. Para obter acesso aos dados, os engenheiros de dados precisam construir pipelines de dados e navegar por políticas de governança. Com esses tipos de barreiras, o acesso aos dados leva tempo e requer recursos escassos de engenharia de dados. Os funcionários interessados em explorar dados também devem obter autoridade para acessá-los. Com essas barreiras, a obtenção de dados deve ser bem pensada e deliberada. Acessar e combinar vários conjuntos de dados apenas para explorar tendências e validar ideias não justifica os recursos necessários para acessar e limpar os dados.

Uma estratégia de democratização de dados fornece aos consumidores de dados as ferramentas e a autoridade para acessar conjuntos de dados apropriados. A democratização de dados também permite maior compartilhamento de dados entre diferentes departamentos e silos de dados. Com maior compartilhamento de dados, os funcionários podem explorar dados com os quais podem não estar tão familiarizados para gerar maior compreensão e despertar curiosidade. Dados de diferentes domínios podem não ser apresentados da mesma forma ou usar a mesma terminologia ou calcular métricas uniformemente. A exposição a essas diferenças expande a alfabetização. Também facilita maiores discussões entre domínios em torno de dados, desafiando suposições e aumentando o aprendizado.

Embora a democratização de dados possa ter impacto positivo na alfabetização de dados, sem treinamento efetivo, o sistema pode entrar em colapso. Assim como a democracia como forma de governo não funciona bem com um eleitorado sem educação, a democratização de dados também requer educação e treinamento. Trabalhadores alfabetizados em dados devem entender os fundamentos da estatística. Eles devem entender os conceitos de média, mediana e desvio padrão. Eles precisam entender a diferença entre correlação e causalidade e sinal vs. ruído.

Maior acesso e treinamento ensinam os funcionários a contar histórias com dados. Com experiência empresarial combinada com alfabetização e acesso a dados, os funcionários podem usar dados para impulsionar narrativas que mudam mentes e impulsionam o progresso. É aqui que um valor comercial significativo é criado, pois os recursos podem ser investidos de forma mais eficaz para impulsionar um maior desempenho empresarial.

Mudar a mentalidade dos funcionários e fornecer a eles as ferramentas para impulsionar um desempenho maior também os torna mais felizes e mais propensos a permanecer em suas empresas. Uma pesquisa da Tableau descobriu que 80% dos funcionários têm mais probabilidade de permanecer em uma empresa que oferece programas de qualificação de dados.

Com maior acesso, os funcionários podem ser inspirados a aprender mais, aumentar sua base de conhecimento e impulsionar ainda mais exploração e compreensão. Esse ciclo de feedback leva ao conhecimento, à alfabetização, a melhores decisões, à inovação e a um maior valor empresarial.

A alfabetização de dados dá suporte à alfabetização em IA.

Com o surgimento do ChatGPT, a capacidade da IA generativa atingiu o mainstream, mas ainda temos um longo caminho a percorrer para descobrir a melhor maneira de implementá-la para impulsionar eficiências enquanto gerenciamos riscos. Para atingir seu potencial máximo, é necessária uma maior alfabetização em IA.

A alfabetização em IA é a expansão da alfabetização em dados. Assim como a alfabetização em dados, a alfabetização em IA é ter a habilidade e as competências necessárias para usar aplicativos e tecnologias de IA de forma eficaz. Embora a alfabetização em IA inclua competências profissionais adicionais, ela começa no mesmo lugar que a alfabetização em dados com habilidades de pensamento crítico.

Com a IA ainda sendo uma tecnologia relativamente nova, existe uma grande quantidade de confusão sobre como ela funciona e do que ela é capaz. A alfabetização em IA requer o entendimento básico de como a IA funciona. Isso pode não incluir a matemática e as estatísticas sofisticadas que impulsionam os algoritmos, mas os trabalhadores alfabetizados em dados devem entender os conceitos por trás dos modelos.

Entender conceitos como redes neurais, árvores de decisão e regressão linear e conhecer os pontos fortes e fracos de cada abordagem na resolução de problemas específicos são habilidades importantes para aprender a se tornar mais alfabetizado. Você não precisa ser capaz de construir um modelo de regressão linear, mas entender o que ele é capaz e o que não é capaz é importante.

Assim como a alfabetização de dados, a alfabetização de IA também exige que os funcionários entendam como os dados são coletados e processados e como isso influencia a saída. O papel dos dados sintéticos é outro conceito importante a ser considerado.

Entender onde os modelos de IA erram também é essencial para ser alfabetizado em IA. Ter uma compreensão firme sobre como identificar vieses em modelos para garantir que eles sejam usados eticamente é importante para implantações eficazes. Os modelos de IA estão em constante evolução e aprendizado. Em alguns casos, novos dados podem fazer com que os modelos se desviem e o desempenho pode ser degradado. Funcionários alfabetizados em dados devem entender esse risco.

Funcionários alfabetizados em dados serão capazes de ver além dos casos de uso típicos de IA e inovar. Funcionários alfabetizados em dados podem se tornar alfabetizados em IA e aprender como dimensionar o valor que contribuem e aumentar sua produtividade. Uma dose saudável de ceticismo em torno da qualidade dos dados é fundamental para garantir que os modelos de IA não cometam grandes erros ou amplifiquem vieses. Funcionários alfabetizados em dados podem entender a qualidade e as nuances dos dados usados para treinar modelos de dados e interpretar seus comportamentos e saídas.

Democratização de dados e alfabetização em IA

À medida que a IA se torna mais comum, será muito importante que as pessoas consigam mantê-la sob controle. Para garantir que a IA esteja funcionando corretamente, quanto mais funcionários alfabetizados em dados e alfabetizados em IA você tiver em sua organização, menor será o risco de a IA cometer grandes erros. Com a maioria dos funcionários entendendo como a IA funciona e testando ferramentas e dados à sua disposição e integrados aos fluxos de trabalho, será um diferencial competitivo na era emergente da IA. Se cada funcionário puder testar um modelo toda vez que obtiver uma saída que pareça um pouco errada, o potencial de que a IA cometa grandes erros será reduzido.

Como humanos e máquinas interagem com dados e trabalham juntos impactará profundamente o desempenho de organizações competitivas. Quanto menos barreiras e atritos entre pessoas e máquinas, mais oportunidade há de colaborar em torno de dados e impulsionar maior desempenho organizacional.

Embora a democratização de dados possa aumentar a produtividade do seu funcionário típico, ela também pode beneficiar cientistas de dados altamente qualificados. Cientistas de dados podem melhorar o desempenho de seus modelos com conjuntos de dados discretos que podem residir em toda a organização. Em muitos casos, quando os dados não são democratizados, o acesso a dados em outros silos de dados requer autorização e habilidades de engenharia de dados. Sem uma estratégia de democratização de dados juntamente com uma estratégia de descoberta de dados, os cientistas de dados podem nem saber que existe um conjunto de dados que poderia melhorar seu modelo. Sem acesso a todos os dados, os cientistas de dados podem recorrer a conjuntos de dados ruins com erros ou vieses que podem degradar uma estratégia de IA.

Impulsionando a IA e a alfabetização em dados

Integrar a democratização de dados, a alfabetização e o treinamento em sua cultura gerará melhores resultados. O acesso fácil ao treinamento é uma maneira simples de ajudar a gerar alfabetização em dados e IA. Embora exija um pouco mais de investimento, implementar uma estratégia de democratização de dados para permitir acesso fácil aos dados permite que os funcionários usem suas habilidades para contribuir para o melhor desempenho empresarial. Para fortalecer sua cultura de dados, incentive cientistas de dados mais experientes a assumir papéis de liderança na condução de maior alfabetização na organização. Facilitar bate-papos sobre dados e estimular discussões e exercícios de contar histórias de dados pode ajudar a construir confiança na compreensão de dados e IA.