Ao mesmo tempo, embora estes sistemas de IA pudessem progredir em pedidos mais complexos, não conseguiriam completar sozinhos a “última milha” no início. Para superar isso, analisamos como os modelos de IA usavam dados para formular respostas e quais fontes o modelo utilizava com mais frequência. Isto levou a um maior refinamento e melhoria nos sistemas, juntamente com um decisor humano que conseguia compreender o que a IA recomendava, por que seria adequada e onde poderia ser melhorada.
Os bancos de dados são componentes essenciais na pilha de tecnologia. Como sistemas de registo e fontes de análise de dados, têm de ser fiáveis, disponíveis e seguros. Qualquer decisão sobre bancos de dados – desde qual banco de dados você escolhe para o trabalho até escolhas de gerenciamento ou otimização – pode ter um grande impacto. Qualquer alteração deve ser gerenciada ou o resultado pode ser um aplicativo quebrado.
IA e o futuro dos bancos de dados
O gerenciamento de banco de dados precisa de IA. A procura dos clientes por soluções mais rápidas e melhor desempenho não vai desaparecer, e esses clientes esperam que os seus fornecedores utilizem a IA da mesma forma que utilizariam a IA internamente. Para empresas envolvidas em serviços e suporte de TI, incluindo bancos de dados, aplicar IA para resolver problemas com mais rapidez não é algo que você possa evitar. No entanto, o modelo humano no circuito será essencial para estes requisitos de serviço e suporte no futuro próximo. Com os bancos de dados tão essenciais para o funcionamento dos aplicativos e o suporte aos negócios, a automação total do serviço com IA ainda não é confiável para 100% das solicitações. À medida que a IA melhora, a velocidade beneficiará a maioria dos problemas potenciais. No entanto, os problemas mais complexos ainda exigirão experiência e controlo humanos.
