Gestão de Dados e Governança: Chaves para o Sucesso da IA
Uma gestão sólida de dados e governança está no cerne de iniciativas bem-sucedidas de Inteligência Artificial (IA). Especialistas discutiram este tema em uma série de webinars promovidos pela InfoVerge, focando em roteiros de IA, escalabilidade e governança.
Construindo a Fundação para a IA
No primeiro webinar, intitulado “Construindo a Fundação para a IA”, Skhumbuzo Mjoji, CTO da InfoVerge Solutions, enfatizou que “a IA está tendo um grande impacto na sociedade e nos negócios, mas o sucesso de qualquer iniciativa de IA depende de uma base de dados robusta”.
Entre os passos chave para construir essa fundação, Mjoji destacou a necessidade de:
- Desenvolver uma estratégia de dados orientada para IA;
- Estabelecer uma única fonte da verdade;
- Gerenciar, governar e proteger os dados de forma contínua.
Da Dados à Inteligência: Operações Mais Inteligentes
O segundo webinar, “Da Dados à Inteligência: Ativando Operações Mais Inteligentes”, abordou desafios como a dificuldade em transformar dados em insights acionáveis, escalar iniciativas de IA, comprovar o valor e retorno dos investimentos em IA, gerenciar a resistência à mudança nos processos de tomada de decisão e expandir pilotos isolados para uma adoção mais ampla.
Ntiyiso Mayile, Chief Data Officer da InfoVerge Solutions, reiterou que “tudo volta à governança e à construção de uma base de dados fundamental”.
Os especialistas também ressaltaram que o sucesso da IA depende da maturidade operacional, e que uma abordagem estruturada de MLOps ajuda a reduzir falhas em projetos. Eles recomendaram começar pequeno, validar projetos precocemente e escalar com base em valores mensuráveis.
Escalando o Sucesso da IA: Governança, Ética e Preparação para o Futuro
No evento final da série, “Escalando o Sucesso da IA: Governança, Ética e Preparação para o Futuro”, Mayile observou que o investimento em IA apenas nos EUA ultrapassou US$ 100 bilhões, refletindo a velocidade e a escala da adoção.
Ele alertou que, à medida que a tecnologia avança, os órgãos reguladores estão tentando acompanhar as políticas de governança. Mayile mencionou a existência de uma política nacional de IA na África do Sul e a expectativa de mais regulamentações à medida que a IA se torne mais amplamente adotada.
Mjoji completou: “Escalar a IA requer estrutura e governança – sem isso, não é possível implementar uma solução em toda a empresa”.
Desafios na Governança de IA
Uma pesquisa feita com o público revelou que apenas 5,56% dos participantes tinham um framework de governança totalmente estabelecido para IA, enquanto 44,44% estavam em processo de criação, 27,78% planejavam estabelecer um e 22,22% não tinham uma política e não viam isso como prioridade.
Sobre a confiança em navegar pelos requisitos regulatórios e de conformidade relacionados à IA, 33,3% dos participantes não estavam confiantes, 50% estavam algo confiantes, 8,33% estavam muito confiantes e 8,33% estavam inseguros sobre o que se aplicava.
Qualidade dos Dados e Gestão de Riscos
Uma pesquisa sobre os desafios relacionados à qualidade dos dados de IA revelou que 16,67% citaram dados inconsistentes ou incompletos como um grande desafio, 38,89% mencionaram a falta de padrões ou propriedade, 27,78% destacaram a integração de dados entre silos como sua principal dificuldade, e 16,67% não tinham certeza.
Mayile destacou os riscos potenciais: “Muitas organizações estão utilizando um Copilot e, ao fazer isso, aceitam todos os termos e condições, permitindo que ele acesse todos os seus dados – incluindo informações sensíveis, como contratos e dados pessoais. Se você simplesmente aceitar os termos, estará em risco”.
Ele aconselhou a implementação de um framework de gestão de riscos de IA, mencionando o Framework de Gestão de Risco de IA da NIST como um bom ponto de partida. Este framework foi projetado para ajudar as organizações a gerenciar riscos ao longo do ciclo de vida da IA, permitindo também a integração com outras políticas, como a estrutura da África do Sul.
Mayile destacou o gerenciamento da postura de segurança de dados da Microsoft Purview para IA e demonstrou o dashboard do Framework de Gestão de Risco de IA da NIST. O Purview oferece avaliações abrangentes de risco com pontos de ação e soluções específicas para melhorar a gestão de riscos.
Mjoji alertou: “Se sua organização utilizar a IA sem as proteções necessárias, você estará em alto risco de violar regulamentos. Escalar a IA requer estrutura e governança. Com o framework da NIST, estamos falando não apenas de documentos de referência, mas de implementações de sistemas abrangentes para reduzir o risco às organizações”.
A InfoVerge pode ajudar as organizações a implementar e personalizar esses frameworks, além de promover práticas de IA ética dentro de seu ambiente. “Disponibilizamos todas as ferramentas, processos e expertise necessários para escalar a IA dentro da sua organização”.
Você pode assistir à série de webinars da InfoVerge sobre IA sob demanda aqui e ver como os dados estão impulsionando negócios inteligentes orientados por IA.
