O papel das APIs na conexão entre dados e IA

Tendência do momento, a Inteligência Artificial, especialmente a generativa, é fundamentalmente orientada por dados, uma vez que o seu conhecimento e capacidades são diretamente moldados pelos dados que consome. 

A capacidade de processar estes dados e torná-los versáteis para diversas aplicações, incluindo IA, tornou-se um ativo inestimável no mundo empresarial atual. É o principal diferencial para empresas que pretendem não apenas sobreviver, mas também prosperar em um cenário cada vez mais competitivo.

Diante desse cenário, cada vez mais, as empresas devem priorizar a organização, a compreensão e a aplicação de uma governança robusta aos seus dados e à sua acessibilidade. Isto envolve fazer perguntas críticas, tais quais: A sua empresa está ativamente envolvida no refinamento dos métodos de processamento de dados? Existem estruturas de governança eficazes para o acesso aos dados? Os seus líderes estão plenamente conscientes do amplo impacto que os seus dados têm quando interligados com tecnologias de IA?

Indo além da função fundamental dos dados, surge um desafio significativo no cenário de integração em organizações complexas. A questão reside na utilização eficiente dos dados em vários departamentos ou sistemas que requerem diferentes formatos e métodos de integração de dados. Isso tem se tornado um desafio na TI moderna, muitas vezes levando a sistemas fragmentados e ineficiências.

Para resolver isso, o foco na padronização de APIs (Interfaces de Programação de Aplicativos) torna-se crucial. Isso envolve tanto simplificar o acesso e a integração de dados em várias plataformas quanto garantir a implementação de protocolos robustos de segurança, governança e gerenciamento. 

Em 2024, as empresas deverão concentrar-se em:

1. Gerenciamento e padronização de APIs: A implementação de uma abordagem unificada para gerenciamento de APIs pode agilizar significativamente a integração de dados, tornando-a mais eficiente e menos propensa a erros.

2. Governança de dados melhorada: É essencial estabelecer políticas e quadros claros para a utilização, privacidade e segurança dos dados, especialmente numa era em que as violações e o uso indevido de dados podem ter repercussões graves.

3. Soluções de integração de dados: investir em ferramentas e plataformas avançadas de integração de dados que possam lidar perfeitamente com vários formatos e métodos de integração.

4. Colaboração entre departamentos: Incentivar a colaboração entre TI e outros departamentos para garantir que as estratégias de integração de dados estejam alinhadas com as necessidades e objetivos organizacionais.

5. Educação e Treinamento Contínuos: Manter as equipes atualizadas com as mais recentes tendências, tecnologias e melhores práticas de gerenciamento e integração de dados.

Fato é que o uso da API se tornará mais complexo à medida que a IA consumir dados. E o desafio da integração irá além da mera criação de APIs, dependendo do acesso e utilização eficaz dos dados. Até porque as APIs servem como porta de entrada crítica para desbloquear e aproveitar dados, e o verdadeiro poder reside na aplicação prática para organizações estabelecidas.

Neste sentido, para as organizações que possuem, frequentemente, vastos repositórios de dados acumulados ao longo dos anos, a questão central será como desbloquear, utilizar e gerir estes dados de forma rápida, consistente e segura. Afinal, essa tríade de velocidade, confiabilidade e segurança constitui a base para a integração bem-sucedida de IA, APIs e outras soluções tecnológicas.

Não se trata apenas de acessar dados, trata-se de transformá-los em um ativo estratégico que impulsiona a tomada de decisões e o investimento em soluções inovadoras, ao mesmo tempo que mantém os mais altos padrões de integridade e segurança de dados. É aqui que o verdadeiro valor da integração de IA e API é concretizado, e é a consideração mais crítica para as empresas que procuram aproveitar todo o potencial dos seus investimentos tecnológicos.

Quando se trata de desbloquear dados, as empresas precisam começar por avaliar a natureza e a escala dos seus dados, bem como os requisitos específicos das suas operações. 

O tipo e o volume de dados ditam a abordagem: alguns dados, como os necessários para a detecção de fraudes em tempo real, necessitam de acesso instantâneo, enquanto outras aplicações, como a análise do comportamento do cliente num carrinho de compras personalizado, requerem um grande conjunto de dados disponível no momento.

Lembrando que a realidade da tecnologia, especialmente das soluções baseadas na nuvem, envolve navegar num cenário de compensações. Não existe uma solução única, nem garantia de 100% de tempo de atividade. 

Neste contexto, a dica de ouro para as empresas é equilibrar custos e tempo e ter uma visão clara dos seus objetivos. E, para isso, é crucial selecionar as ferramentas apropriadas para a tarefa em questão, sem descartar precipitadamente os sistemas legados. 

*Por Filipe Torqueto, Head de Soluções na Sensedia