Hoje em dia todos estão correndo atrás de uma IA para chamar de sua. É fato que a Inteligência Artificial dominou não apenas as conversas no ambiente empresarial e da tecnologia, mas até mesmo nos noticiários e no dia a dia das pessoas, com cada vez mais soluções integradas aos equipamentos que fazem parte da nossa rotina. Não é à toa que um estudo da Randstad aponta que 65% dos negócios ampliaram seus orçamentos em IA em 2024, e que segundo a McKinsey 72% das empresas do mundo já adotam algum tipo de tecnologia ligada à IA.
No entanto, o anseio por se colocar dentro das tendências de mercado pode fazer com que etapas sejam puladas e processos acelerados coloquem em risco o produto final. Vale a pena adotar ou criar uma IA apenas para dizer que está inserido nessa tecnologia, sem se preocupar em ter algo de fato funcional? É uma pergunta a ser levada em consideração, visto que sem uma estratégia adequada já é possível notar uma série de negócios com dificuldades para achar algum retorno positivo aos investimentos feitos em IA.
Defendo que antes da implementação da IA, é necessário dar um passo para para o lado e olhar como a sua empresa lida com governança de dados. Sem uma boa gestão de dados, os sistemas podem enfrentar problemas de viés, falta de precisão e até mesmo sérias questões legais e de privacidade. Portanto, investir em uma sólida estrutura de governança de dados é crucial para o sucesso e a confiabilidade da Inteligência Artificial.
Para garantir o sucesso e a ética na utilização de IA, toda empresa deve fazer um “dever de casa” e se atentar a pelo menos sete pontos de governança de dados que considero como cruciais para o processo:
1. Definir objetivos e escopo
2. Formar uma equipe de governança
3. Desenvolver políticas e procedimentos
4. Implementar ferramentas e tecnologias
5. Treinamento e cultura organizacional
6. Monitoramento e auditoria
7. Revisão e melhoria contínua
Com um data lake sólido e confiável, as chances de sucesso são ampliadas e a empresa provavelmente terá uma IA mais confiável, consistente e que dará respostas e soluções mais precisas.Temos que ter em mente que a tecnologia precisa ser abastecida e as respostas que ela nos dá são diretamente conectadas ao conteúdo com que a abastecemos. Se essa base for negligenciada em prol de uma ansiedade de mercado, talvez o investimento será jogado fora.
A área da saúde é um exemplo relevante de setor que pode ser muito beneficiado com a união de governança de dados e IA. Trata-se de uma área com uma vasta gama de informações geradas e, em algumas fontes, uma gestão regulamentada e muito robusta. Isso permite que soluções de IA tenham um material rico para trabalhar. Contudo, há ainda o risco dos chamados silos de informação, unidades de armazenamento que possuem muitos dados, porém não conversam entre si. É importante identificar esses casos, pois abastecer sistemas com essas unidades pode gerar resultados tendenciosos ou incompletos.
Seguindo princípios importantes e éticos, acredito que com o fortalecimento da arquitetura e governança de dados o ganho que teremos com IA em diferentes setores será gigantesco, com aceleradores, simuladores e apoiadores de decisão baseados em modelos de Inteligência Artificial.
