A Inteligência Artificial (IA) está transformando os setores ao automatizar tarefas e gerar insights, mas sua verdadeira eficácia depende de dados relevantes e de alta qualidade. Os dados estruturados são o tipo de dados mais importante para maximizar os benefícios da IA.

Dados estruturados versus dados não estruturados

Os dados são estruturados ou não estruturados, dependendo do formato e do esquema em que se baseiam. Um esquema descreve a organização e o armazenamento de dados em um banco de dados e define a relação entre várias tabelas. 

Os dados estruturados têm um esquema fixo, classificado em linhas e colunas da tabela, como nome, endereço, número de identificação, data e assim por diante. Como os dados estruturados têm um formato padronizado e definido, as ferramentas de análise de dados, os algoritmos de aprendizado de máquina e os usuários são capazes de interpretá-los e usá-los de forma consistente. No entanto, a retenção de dados nesse formato estruturado é mais rígida com base no nível de esforço para mantê-los.

Os dados não estruturados não têm um esquema fixo ou um formato predefinido. Eles estão presentes em e-mails, comentários em mídias sociais, arquivos de áudio, transcrições de bate-papo ou outros documentos em diferentes repositórios, e são difíceis de analisar. Como não estão em um formato tabular universal estruturado, os dados não estruturados são muito mais flexíveis. Entretanto, a maioria dos dados não é estruturada e existe em toda a empresa, pois pode ser coletada de forma rápida e fácil.

Tabela 1: Dados estruturados vs. dados não estruturados

O futuro dos dados em um mundo que prioriza a IA

Apesar do aumento dos dados não estruturados e dos avanços na capacidade da IA de processá-los, os dados estruturados estão prontos para desempenhar um papel cada vez mais importante no futuro da IA jurídica, pois são incorporados e aproveitados no Gerenciamento do Ciclo de Vida dos Contratos (CLM) e nos Sistemas de Gerenciamento de Dados (DMS):

• Clareza e consistência: A clareza, a consistência e a eficiência inerentes aos dados estruturados fazem deles uma base essencial para a criação de sistemas de IA confiáveis e dimensionáveis. 

• Gráficos de conhecimento: Os dados estruturados apresentam uma sinergia com gráficos de conhecimento, aprimorando a capacidade da IA de interpretar o contexto e fornecer respostas mais precisas e relevantes. 

• Modelos de aprendizado de máquina: Os dados estruturados são cruciais para o treinamento de muitos tipos de modelos de aprendizado de máquina, especialmente para tarefas como classificação, regressão e previsão. 

• Integração com dados não estruturados: Há uma tendência crescente de integração de dados estruturados e não estruturados para criar aplicativos de IA mais abrangentes e perspicazes.

Tabela 2: Benefícios dos dados estruturados para IA

Adotando a estrutura para o sucesso da IA

Apesar de suas vantagens, os dados estruturados apresentam desafios e desvantagens que as organizações devem enfrentar para aproveitar seu valor para a IA.

Principais desafios: 

• Inflexibilidade: Adaptar-se aos requisitos de dados em evolução e capturar tipos de dados complexos pode ser difícil sem alterações significativas no esquema subjacente. 

• Intensidade de recursos: A manutenção e o dimensionamento da infraestrutura para dados estruturados podem exigir muitos recursos, com custos de longo prazo associados ao gerenciamento desses ambientes. 

• Silos de dados: os dados estruturados podem ser fragmentados em diferentes sistemas e departamentos, levando a silos de dados que impedem uma visão holística para aplicativos de IA eficazes. 

• Ajuste de dados do mundo real: Nem todos os dados do mundo real se encaixam naturalmente em um formato estruturado, o que pode levar à perda de informações valiosas ou a uma modelagem ineficiente. Abordagens híbridas podem ser necessárias. 

• Modelos de dados predefinidos: A natureza rígida dos dados estruturados pode dificultar a adaptação a novas necessidades comerciais sem ajustes substanciais.

A governança de dados é fundamental para garantir a qualidade, a consistência e a segurança dos dados, que formam a base para aplicativos de IA confiáveis. As organizações devem considerar o custo de estruturação, armazenamento e manutenção de dados estruturados para IA. Planejar um modelo de dados com uma compreensão desses desafios ajudará a garantir que sua organização possa ser flexível e pronta para evoluir com ferramentas de IA em constante mudança. 


Karthik Radhakrishnan é diretor de P&D de CLM e arquiteto-chefe da Epiq. Ele é um experiente líder de tecnologia com mais de 35 anos de experiência em TI, especializado na concepção, desenvolvimento e gerenciamento de aplicativos de software. Com mais de 20 anos de experiência nos domínios de Contract Lifecycle Management (CLM) e Configure, Price, Quote (CPQ), ele sempre oferece soluções de alta qualidade aos clientes.