Antes de embarcar em um projeto de Inteligência Artificial, é crucial priorizar a qualidade e a organização dos dados. A eficácia de qualquer sistema de IA depende fundamentalmente dos dados utilizados tanto para o treinamento quanto para a operação do modelo. Dados mal gerenciados ou de baixa qualidade podem levar a resultados imprecisos e a falhas no desempenho da IA. Portanto, uma abordagem meticulosa na coleta, limpeza, e enriquecimento dos dados é essencial para o sucesso de projetos de IA.