Como os Engenheiros de Dados Podem se Preparar de Forma Eficaz para um Futuro Impulsionado por IA

Há uma discussão significativa sobre o potencial da revolução da IA em reduzir o papel dos engenheiros de dados. No entanto, acredito que a especialização em dados se tornará cada vez mais vital. Os profissionais de dados precisarão adquirir novas habilidades para maximizar os benefícios da IA para suas organizações e potencializar suas perspectivas de carreira.

A IA apresenta oportunidades para as organizações extraírem mais valor de seus dados de forma eficiente, mas isso exige uma implementação bem informada. Os engenheiros de dados devem aprender a aplicar a tecnologia de IA de forma eficaz, escolhendo os modelos e ferramentas certos para cenários específicos.

Quatro Áreas em que a IA Transformará a Análise de Dados

1. Construindo Pipelines de Dados Mais Inteligentes

Os engenheiros de dados são responsáveis por integrar diversas fontes de dados—frequentemente brutas e não estruturadas—para fornecer insights valiosos. A IA pode simplificar consideravelmente esse processo. Por exemplo, se uma empresa possui um banco de dados de transcrições de atendimento ao cliente, um engenheiro pode incorporar um modelo de IA em um pipeline com apenas algumas linhas de SQL. Essa integração permite que a IA descubra insights que uma análise manual levaria horas para identificar. Engenheiros proficientes na aplicação de modelos de IA para otimizar pipelines de dados serão inestimáveis, exigindo novas habilidades em seleção e aplicação de modelos.

2. Menos Mapeamento de Dados, Mais Estratégia de Dados

Fontes de dados diferentes podem apresentar informações de maneira inconsistente. A IA pode assumir a tarefa de mapear dados para criar um banco de dados unificado, reduzindo drasticamente o tempo que os engenheiros gastam nesse trabalho. Ao criar prompts eficazes que instruem a IA a harmonizar dados de clientes de múltiplas fontes, os engenheiros podem se concentrar em iniciativas de nível superior, como estratégia e arquitetura de dados. Delegar o mapeamento de dados para a IA permite que os engenheiros aproveitem ao máximo os dados disponíveis para apoiar os objetivos de negócios.

3. Analistas de BI Precisam Aumentar Suas Habilidades

Analistas de inteligência de negócios (BI) geralmente geram relatórios estáticos para líderes empresariais. No entanto, à medida que os executivos se familiarizam com interações por meio de chatbots impulsionados por IA, eles vão esperar um envolvimento conversacional semelhante em seus relatórios. Essa mudança exigirá que os analistas de BI aprimorem suas habilidades, aprendendo a construir relatórios dinâmicos e interativos, em vez de depender de gráficos estáticos. Plataformas de dados na nuvem estão introduzindo ferramentas de baixo código para apoiar isso, mas os analistas precisarão enfrentar uma curva de aprendizado para atender às expectativas em evolução em 2024.

4. Gerenciando Serviços de IA de Terceiros

Assim como a tecnologia em nuvem transformou a gestão de TI há uma década, os cientistas de dados também evoluirão em resposta à IA gerativa. A colaboração com fornecedores de modelos, conjuntos de dados e serviços de IA se tornará essencial. Familiaridade com as opções disponíveis, seleção de modelos apropriados e gerenciamento de relações com fornecedores serão habilidades cruciais para os cientistas de dados no futuro.

Perspectivas para Papéis Aprimorados

Muitas equipes de dados se encontram em um modo reativo, respondendo continuamente a solicitações de trabalho e solucionando problemas. No entanto, a integração da IA na engenharia de dados facilitará a automação de tarefas tediosas, permitindo que os engenheiros se concentrem em trabalhos mais estratégicos e proativos. Embora a aquisição de novas habilidades seja necessária, os engenheiros descobrirão que seus papéis se tornam mais gratificantes e impactantes.