No campo da inteligência artificial, um fato que muitas vezes é ignorado é que o desempenho do modelo depende fortemente da qualidade dos dados que recebe. Mesmo o mesmo modelo de IA, quando alimentado com diferentes conjuntos de dados, pode ter resultados de saída muito diferentes.

Este fenómeno é particularmente evidente nos mercados financeiros. Suponha que forneçamos ao modelo de IA informações de preços defasadas ou uma instantâneo de mercado incompleto, então o ambiente de mercado que a IA 'percebe' será apenas uma sombra vaga do mundo real, sempre atrasada em relação à dinâmica real do mercado. Nessa situação, as decisões tomadas pela IA poderão estar desatualizadas e incapazes de se adaptar a um ambiente de mercado em constante mudança.

A qualidade das decisões da IA depende essencialmente das dimensões do mercado que ela consegue 'ver'. Dados de alta qualidade e em tempo real permitem que a IA compreenda com precisão o estado atual do mercado, podendo até prever tendências futuras. Por outro lado, dados de baixa qualidade ou desatualizados restringem severamente a capacidade de decisão da IA.

Portanto, ao desenvolver e aplicar sistemas de IA, devemos não apenas nos concentrar na otimização de algoritmos e modelos, mas também dar importância à qualidade e à atualidade dos dados. Apenas garantindo que a IA possa receber informações de mercado abrangentes, precisas e em tempo real, podemos explorar plenamente seu potencial e tomar decisões mais precisas e valiosas.

Neste era impulsionada por dados, a frase "dados são rei" destaca-se particularmente no campo da IA. A importância de dados de qualidade não pode ser ignorada, pois são a chave para que os sistemas de IA "vejam" o presente e "prevejam" o futuro.