AI Projects Fail More Often Because of Data Than Code

Muitos projetos de IA falham devido à falta de prontidão dos dados, e não a modelos fracos. Para o sucesso da IA, as empresas precisam modernizar seus ecossistemas de dados, abordando desafios como silos de dados e infraestrutura legada.