Governança leva a IA da promessa ao valor em escala
Por Eduardo Stefani, Arquiteto Sênior de Soluções da Qlik
Imagem de kjpargeter no Magnific
Por Eduardo Stefani, Arquiteto Sênior de Soluções da Qlik
A Inteligência Artificial se consolidou como uma tecnologia transformadora nos negócios, oferecendo uma ampla variedade de aplicações revolucionárias. Ainda assim, muitas organizações continuam enfrentando dificuldades para aproveitar os benefícios dessa transformação de forma concreta. Existe, inclusive, um fato inquietante que preocupa os tomadores de decisão, já que apenas 5% dos projetos de IA conseguem alcançar valor em escala, de acordo com pesquisa da Boston Consulting Group (BCG).
Por mais que a IA ainda desperte perplexidade e seja tratada como uma disruptura absoluta, ela continua sendo, em essência, um software. A euforia em torno do tema não deveria obscurecer esse ponto. A IA não é um fenômeno novo, passou por ciclos de entusiasmo e frustração ao longo das últimas décadas e, mais recentemente, ganhou novo impulso com a IA generativa. E, diante de todo esse cenário, o desafio central não está apenas em adotar a tecnologia, mas em concretizar sua governança dentro da operação real.
Os mecanismos de governança já existem há algum tempo, mas a pergunta central continua sendo como concretizá-los, ou, de modo mais específico, implementá-los de forma efetiva, considerando que a IA depende de modelos, dados, contexto e rastreabilidade. A IA tem sido objeto de regulações em todo o mundo e de discussões cada vez mais amplas sobre alinhamento com princípios humanos e sociais, que também fazem parte do escopo da governança. Mas há um aspecto básico que segue decisivo. Sem dados de qualidade, a IA dificilmente alcançará o valor de escala desejado, seja nos negócios ou em relação aos efeitos que ela gera no mundo.
Os dados impõem desafios como acurácia, acessibilidade, uso apropriado ao longo de todo o ciclo de vida, atenção sobre o quão sensíveis são, atendimento a requisitos regulatórios, proteção da privacidade, redução de vieses e garantia de qualidade. Esses desafios continuam no centro das atenções, mas agora ganham novas camadas. Já não basta olhar apenas para bases estruturadas e organizadas. A IA generativa passou a operar também sobre documentos, e-mails, imagens, chats, gravações e bases dispersas de conhecimento corporativo, justamente onde os critérios de controle costumam ser mais frágeis.
Há também outras questões que passaram a ganhar mais destaque no radar do mercado. Uma delas é a proveniência da informação, ou seja, a capacidade de saber de onde veio o conteúdo consumido pela IA, se ele é confiável, se foi alterado ao longo do caminho e se já foi contaminado por material sintético gerado por outros sistemas.
Tratar esses desafios só é possível quando há uma base robusta de qualidade. É essa estrutura que assegura que as informações utilizadas sejam precisas, atualizadas e coerentes. Sem diretrizes de padronização, curadoria e processos de validação bem definidos, o uso dos dados tende a gerar falhas em cadeia. A governança estabelece responsáveis, regras de utilização e critérios de qualidade, garantindo a integridade da informação ao longo de todo o ciclo dos dados. Na minha visão, esse continua sendo um ponto essencial e ainda subestimado por um mercado que muitas vezes privilegia a velocidade do anúncio sobre novas iniciativas de IA em vez da disciplina da execução.
Essa governança se torna possível com plataformas de integração e qualidade de dados que consolidam as informações de bases diversas em produtos de dados, estabelecem linhagem e permitem rastrear de onde vieram, viabilizando um consumo mais seguro por algoritmos de IA. Soma-se a isso um ponto mais claro de controle, redução de retrabalho, menos versões conflitantes do mesmo dado e mais colaboração a partir de bases consistentes. Em um ambiente em que arquiteturas mudam rapidamente e novas soluções são incorporadas de forma constante, o diferencial está menos em fechar o ecossistema e mais em garantir interoperabilidade, controle e evolução contínua.
Esse debate ganha ainda mais peso conforme avançamos para agentes de IA capazes de executar tarefas, acionar sistemas e interagir com múltiplas ferramentas. Nesse contexto, a questão mais crítica já não é apenas o que a IA pode responder, mas como que ela pode efetivamente decidir dentro da operação.
Uma governança eficaz da IA e dos dados que a alimentam é um ponto central para alcançar valor em escala, aumentar a quantidade de projetos bem-sucedidos e, ao mesmo tempo, preservar a confiança em uma marca, a transparência perante clientes e sociedade e, sobretudo, os valores humanos e sociais. A perplexidade e a inquietação dos tomadores de decisão não devem ser motivo de pessimismo, mas sim de um otimismo diligente voltado ao aperfeiçoamento e à implementação real dos mecanismos de governança. Não se trata de algo instrumental, mas de uma transformação disruptiva capaz de funcionar como catalisador de confiança, qualidade e respeito a valores.
A Inteligência Artificial se consolidou como uma tecnologia transformadora nos negócios, oferecendo uma ampla variedade de aplicações revolucionárias. Ainda assim, muitas organizações continuam enfrentando dificuldades para aproveitar os benefícios dessa transformação de forma concreta. Existe, inclusive, um fato inquietante que preocupa os tomadores de decisão, já que apenas 5% dos projetos de IA conseguem alcançar valor em escala, de acordo com pesquisa da Boston Consulting Group (BCG).
Por mais que a IA ainda desperte perplexidade e seja tratada como uma disruptura absoluta, ela continua sendo, em essência, um software. A euforia em torno do tema não deveria obscurecer esse ponto. A IA não é um fenômeno novo, passou por ciclos de entusiasmo e frustração ao longo das últimas décadas e, mais recentemente, ganhou novo impulso com a IA generativa. E, diante de todo esse cenário, o desafio central não está apenas em adotar a tecnologia, mas em concretizar sua governança dentro da operação real.
Os mecanismos de governança já existem há algum tempo, mas a pergunta central continua sendo como concretizá-los, ou, de modo mais específico, implementá-los de forma efetiva, considerando que a IA depende de modelos, dados, contexto e rastreabilidade. A IA tem sido objeto de regulações em todo o mundo e de discussões cada vez mais amplas sobre alinhamento com princípios humanos e sociais, que também fazem parte do escopo da governança. Mas há um aspecto básico que segue decisivo. Sem dados de qualidade, a IA dificilmente alcançará o valor de escala desejado, seja nos negócios ou em relação aos efeitos que ela gera no mundo.
Os dados impõem desafios como acurácia, acessibilidade, uso apropriado ao longo de todo o ciclo de vida, atenção sobre o quão sensíveis são, atendimento a requisitos regulatórios, proteção da privacidade, redução de vieses e garantia de qualidade. Esses desafios continuam no centro das atenções, mas agora ganham novas camadas. Já não basta olhar apenas para bases estruturadas e organizadas. A IA generativa passou a operar também sobre documentos, e-mails, imagens, chats, gravações e bases dispersas de conhecimento corporativo, justamente onde os critérios de controle costumam ser mais frágeis.
Há também outras questões que passaram a ganhar mais destaque no radar do mercado. Uma delas é a proveniência da informação, ou seja, a capacidade de saber de onde veio o conteúdo consumido pela IA, se ele é confiável, se foi alterado ao longo do caminho e se já foi contaminado por material sintético gerado por outros sistemas.
Tratar esses desafios só é possível quando há uma base robusta de qualidade. É essa estrutura que assegura que as informações utilizadas sejam precisas, atualizadas e coerentes. Sem diretrizes de padronização, curadoria e processos de validação bem definidos, o uso dos dados tende a gerar falhas em cadeia. A governança estabelece responsáveis, regras de utilização e critérios de qualidade, garantindo a integridade da informação ao longo de todo o ciclo dos dados. Na minha visão, esse continua sendo um ponto essencial e ainda subestimado por um mercado que muitas vezes privilegia a velocidade do anúncio sobre novas iniciativas de IA em vez da disciplina da execução.
Essa governança se torna possível com plataformas de integração e qualidade de dados que consolidam as informações de bases diversas em produtos de dados, estabelecem linhagem e permitem rastrear de onde vieram, viabilizando um consumo mais seguro por algoritmos de IA. Soma-se a isso um ponto mais claro de controle, redução de retrabalho, menos versões conflitantes do mesmo dado e mais colaboração a partir de bases consistentes. Em um ambiente em que arquiteturas mudam rapidamente e novas soluções são incorporadas de forma constante, o diferencial está menos em fechar o ecossistema e mais em garantir interoperabilidade, controle e evolução contínua.
Esse debate ganha ainda mais peso conforme avançamos para agentes de IA capazes de executar tarefas, acionar sistemas e interagir com múltiplas ferramentas. Nesse contexto, a questão mais crítica já não é apenas o que a IA pode responder, mas como que ela pode efetivamente decidir dentro da operação.
Uma governança eficaz da IA e dos dados que a alimentam é um ponto central para alcançar valor em escala, aumentar a quantidade de projetos bem-sucedidos e, ao mesmo tempo, preservar a confiança em uma marca, a transparência perante clientes e sociedade e, sobretudo, os valores humanos e sociais. A perplexidade e a inquietação dos tomadores de decisão não devem ser motivo de pessimismo, mas sim de um otimismo diligente voltado ao aperfeiçoamento e à implementação real dos mecanismos de governança. Não se trata de algo instrumental, mas de uma transformação disruptiva capaz de funcionar como catalisador de confiança, qualidade e respeito a valores.
Notícia distribuída pela saladanoticia.com.br. A Plataforma e Veículo não são responsáveis pelo conteúdo publicado, estes são assumidos pelo Autor(a): MARIANA MIRRHA SANTOS
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FONTE: Qlik