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O dado incorreto é perigoso. O dado ambíguo também.
Um dado pode estar perfeitamente calculado e, ainda assim, levar a uma decisão errada. Definições ambíguas, diferenças temporais e métricas mal interpretadas podem fazer com que áreas diferentes acreditem estar falando sobre a mesma coisa quando, na verdade, não estão. E, à medida que agentes de IA começam a agir sobre esses dados, a precisão deixa de ser apenas uma questão analítica e se torna uma questão operacional.
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