Governança de Dados por Design: Impulsiona a Escala de IA Agente em Governos
A governança de dados proativa e ágil é a base crítica para todas as iniciativas orientadas por dados, especialmente para o setor público escalar a IA agente. A necessidade de incorporar considerações de governança de dados desde o início é essencial para garantir a consistência, precisão e qualidade dos dados e da tomada de decisões.
A Importância da Governança de Dados
Organizações do setor público já estão explorando ativamente a inteligência artificial generativa (GenAI), com até 90% planejando explorar, pilotar ou implementar a IA agente nos próximos anos. A IA agente se diferencia por focar em tomar decisões autônomas e realizar ações para alcançar objetivos, ao contrário da GenAI, que se concentra na criação de novo conteúdo.
O envolvimento humano, conhecido como human-in-the-loop (HITL), permite interação em várias etapas com sistemas de IA. No entanto, a IA agente avança para um cenário onde a máquina pode operar por conta própria, realizando ações sem a necessidade de um humano para acionar o próximo passo.
Desafios na Implementação
Apesar do interesse em casos de uso de IA mais avançados, a confiança nos dados, a governança e a segurança permanecem como os maiores desafios para as organizações. Por exemplo, 64% expressaram preocupações sobre a soberania dos dados, e menos de 25% possuem os dados necessários para treinar os modelos de IA.
Modelo de Governança de Dados
A governança de dados deve ser vista como parte integral do design thinking. Isto significa que, ao invés de reconstruir a governança posteriormente, ela deve ser considerada desde o início do processo de desenvolvimento da IA. Três áreas principais foram destacadas para apoiar as agências do setor público na gestão da governança de dados:
- Construção de uma infraestrutura de dados segura.
- Garantia de usabilidade dos dados ao melhorar a qualidade, abordar preocupações de privacidade e implementar governança para gerenciar o acesso aos dados.
- Desenvolvimento de soluções que possibilitem um atendimento ao cidadão mais eficiente e decisões orientadas por dados.
Escalando a IA Agente
Para escalar a IA agente de forma eficaz, é necessário que a governança de dados seja ágil e se adapte rapidamente às mudanças tecnológicas. Com uma fundação robusta em governança de dados, apenas pequenas mudanças incrementais são necessárias para automatizar a tomada de decisões de ponta a ponta.
A governança ativa de ativos de dados é um princípio que permite construir múltiplas iniciativas de IA sobre essa base sólida. A adoção de uma mentalidade de “falhar rápido, aprender rápido” é crucial para identificar soluções bem-sucedidas e adaptá-las às circunstâncias em evolução.
Singapura como Exemplo
Singapura se destaca pela sua abordagem experimental e colaborativa, colocando o país em posição favorável para acelerar a implementação de novas tecnologias, incluindo a IA agente. A iniciativa AI Trailblazers é um exemplo de parceria entre o governo e o setor privado para enfrentar desafios reais com soluções de GenAI.
O governo de Singapura também enfatiza a importância de compartilhar boas práticas com a comunidade internacional, aprendendo com os erros e evitando que outros passem pelos mesmos desafios.
