A IA que as organizações querem e os dados que têm

Muitos dados, pouca utilidade

Existe um paradoxo que raramente aparece nas apresentações de estratégia: a maioria das organizações acumulou dados durante anos, em silos, com duplicações, sem consistência e sem contexto de negócio suficiente para que esses dados sejam efetivamente utilizados. São “data-rich, insight- -poor”. O volume cresceu sem que a utilidade acompanhasse. É precisamente este desfasamento que compromete a maior parte dos projetos de IA antes de chegarem sequer à fase de produção. A chegada da inteligência artificial alterou a urgência desta conversa. Alimentar um modelo com dados de fraca qualidade não produz apenas um resultado fraco: produz um resultado errado, gerado com maior velocidade e a uma escala que seria impossível atingir de outra forma. A IA amplifica tudo, incluindo os problemas que já existem nos dados.

As três fundações que a IA exige

O caminho para resolver este problema começa na forma como as organizações constroem e gerem as suas fundações de dados. Essa construção envolve várias dimensões, mas, neste contexto, há três pilares que gostaria de destacar como sendo críticos para a prontidão da adoção de IA.

O primeiro é a governação de dados, entendida enquanto função contínua da organização, com ownership claro, políticas estabelecidas e accountability real ao longo de toda a cadeia de produção. É também o mecanismo que assegura conformidade regulatória: o RGPD e o AI Act impõem requisitos concretos sobre como os dados são recolhidos, processados e utilizados para alimentar sistemas de IA.

O segundo pilar é o controlo da qualidade, com medição contínua de precisão, completude, consistência e atualidade. A isto acresce a linhagem de dados, ou seja, a capacidade de rastrear de onde vêm os dados, por onde passaram e como foram transformados. Sem esta visibilidade, qualquer modelo que os consuma opera sobre premissas inverificáveis, tornando inviável confiar nos seus resultados em contexto crítico.

Por fim, destaco o conhecimento dos dados como terceiro pilar: catálogos, glossários de negócio, metadata bem gerida e, acima de tudo, literacia. As equipas de negócio, de analytics e de ciência de dados precisam de compreender o significado, o contexto e as limitações do que estão a usar. Trata-se de uma competência transversal, não circunscrita à equipa técnica.

A tentação do atalho

A adoção destes pilares enfrenta, com frequência, resistência cultural. Os dados são percecionados como ativos departamentais, e a ideia de os partilhar, catalogar e submeter a standards comuns é vivida como perda de controlo. Inverter esta perceção é uma das tarefas mais exigentes da liderança. A governação precisa de ser comunicada como o que é: a condição que torna os dados utilizáveis, não uma camada adicional de processo.

Quando os três pilares funcionam de forma integrada, os dados tornam-se AI-Ready: acessíveis, fiáveis, contextualizados, interoperáveis e em conformidade com os requisitos regulatórios. Prontos para alimentar qualquer modelo, com garantias sobre o que representam e de onde vêm.

A tentação mais frequente é percorrer o caminho inverso: escolher a tecnologia, lançar um piloto e descobrir a determinada altura que os dados não suportam aquilo que se pretende construir. Vinte e cinco anos a trabalhar nesta área ensinaram que o problema raramente está na ausência de dados. Está na ausência de maturidade sobre esses dados.

O investimento em IA faz sentido e a pergunta que as equipas de liderança devem colocar antes de avançar é direta: os nossos dados estão AI-Ready? A Oramix desenvolveu uma ferramenta de avaliação que ajuda organizações a perceber se estão prontas para adotar IA. Faça a sua avaliação em aireadiness.oramix.pt.

Conteúdo co-produzido pela MediaNext e pela Oramix