A explosão de novas tecnologias e diferentes casos de uso de Inteligência Artificial aplicada para negócios está demandando maior preparo das empresas no que diz respeito à governança de dados. Uma vez que a IA, sobretudo a generativa, depende de uma ou mais fontes de dados para que os modelos sejam construídos, treinados e aprimorados, a governança de dados passa a ter papel fundamental para garantir a precisão, a qualidade e a confiança dos dados.
Uma pesquisa recente sobre o tema divulgada pelo Google Cloud que aponta as principais tendências sobre Dados e IA, mostra que 66% das organizações têm pelo menos metade dos dados obscuros, o que representa um importante risco. Essa mesma pesquisa mostra que a maioria dos participantes (45%) tem apenas “confiança moderada” na qualidade dos dados de suas organizações, e outros 11% têm “pouca confiança”. Menos da metade dos entrevistados (44%) estão totalmente confiantes na qualidade dos dados de suas organizações.
Esses dados da pesquisa comprovam a importância da maturidade em governança de dados na era da inteligência artificial e muitas empresas estão descobrindo novas vulnerabilidades e pontos fracos, especialmente no que diz respeito à qualidade dos dados, pois não basta apenas aplicar LLMs (Large Language Models) aos dados. Esses modelos precisam ser baseados em dados empresariais de boa qualidade ou, caso contrário, correm o risco de produzir alucinações.
Do lado positivo, muitas organizações já estão adotando medidas para garantir a precisão, a qualidade e a confiança dos dados. A maioria das organizações pesquisadas no estudo divulgado pelo Google Cloud:
- – Acredita que está construindo uma cultura orientada a dados.
- – Está centralizando a supervisão da governança de dados.
- – Está desenvolvendo gestão, monitoramento e auditoria centralizadas de políticas.
A nossa experiência em projetos de governança e aplicações envolvendo inteligência artificial mostra que as organizações que adotam uma abordagem prática de governança de dados, qualidade e confiança estão numa posição sólida para fornecer resultados empresariais tangíveis com a IA.
O que fazer para estabelecer governança de dados para IA?
É fundamental que as empresas busquem plataformas de dados com segurança incorporada ao design e que integrem totalmente a criptografia de dados, sobretudo se utilizarem plataformas em nuvem. A plataforma certa deve catalogar automaticamente os dados que você possui e fornecer recursos para unificar e organizar seus dados de modo lógico, aproveitando os metadados. Isso permite que você proteja e controle seus dados de maneira centralizada, com base no contexto dos seus negócios, e use automação e inteligência integradas para promover a caracterização de perfis de dados, qualidade, linhagem e muito mais, a fim de gerenciar melhor os dados em larga escala. Isso viabiliza:
Qualidade dos dados
Gere automaticamente regras de qualidade de dados para medir a integridade, a acurácia e a validade dos seus dados.
Linhagem de dados de ponta a ponta
Gere linhagens automaticamente para rastrear fluxos de dados, realizar análises de impacto e fundamentar a governança e o compliance de todos os dados e modelos de IA.
Governança unificada para dados e ativos de IA
Gerenciamento, monitoramento e auditoria de políticas centrais para autorização, retenção e classificação de dados.
A governança de dados, além de ser a base, é importante para gerenciamento da disponibilidade, usabilidade, integridade e segurança dos dados em corporações, seja quando falamos de dados operacionais, transacionais e/ou comportamentais.
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