Governança de IA no Setor Público
A aceleração da inteligência artificial (IA) ocorre sem as devidas diretrizes.
Em setores públicos e privados, as organizações estão adotando a IA em um ritmo notável. Os líderes veem a IA como transformadora, aumentando a produtividade e desbloqueando insights de informações previamente enterradas em sistemas empresariais. Ferramentas como Microsoft 365 Copilot estão sendo implantadas rapidamente enquanto as organizações correm para capturar vantagens iniciais.
O risco oculto da governança de IA
A adoção da IA avança rapidamente, mas a governança de dados não acompanhou esse ritmo. Essa lacuna crescente se tornou um dos riscos mais imediatos e consequentes que as organizações enfrentam hoje.
Sistemas tradicionais de conteúdo empresarial são construídos com base em décadas de disciplina de governança. Eles impõem estruturas de permissão, políticas de classificação, regras de retenção e trilhas de auditoria. No entanto, quando os dados são transferidos para um ambiente de IA, muito desse contexto de governança desaparece. Os sistemas de IA frequentemente ingestam e “aprendem” a partir de documentos sem preservar os controles de acesso que os protegiam.
O problema de custo com o consumo de dados de IA
Os modelos de IA processam tudo o que recebem, independentemente da relevância para os negócios. Quando os sistemas de IA têm acesso a arquivos históricos completos ou a uma ampla variedade de repositórios de conteúdo, os recursos de processamento necessários aumentam significativamente. Isso resulta frequentemente em despesas operacionais substanciais e não planejadas.
Um número crescente de organizações está descobrindo que os custos da IA não se relacionam principalmente ao uso, mas ao volume de dados. Quanto mais o modelo é permitido ingerir, mais caro se torna manter, consultar e atualizar.
A necessidade de um ciclo contínuo de conteúdo
Uma percepção chave que emerge da modelagem avançada de custos de IA é que a relevância não é estática. O valor do conteúdo muda ao longo do tempo e a sua acessibilidade aos sistemas de IA também deve mudar. Nem todas as informações merecem permanecer continuamente disponíveis para os modelos de IA. À medida que as prioridades empresariais mudam, materiais mais antigos podem perder valor operacional enquanto novos conteúdos se tornam essenciais.
Ao revisar continuamente quais conteúdos são disponibilizados para a IA, adicionando novas informações de alto valor e removendo material desatualizado ou de baixo valor, as organizações podem manter sua base de conhecimento de IA atualizada enquanto controlam os custos computacionais contínuos.
O panorama fragmentado do conteúdo empresarial
Os desafios da IA são ampliados pela natureza fragmentada da informação empresarial. As organizações normalmente armazenam conteúdo em uma variedade de sistemas, incluindo plataformas ECM legadas, repositórios em nuvem, espaços de trabalho de projetos, drives colaborativos e arquivos departamentais. Dentro desses silos, o conteúdo tende a se enquadrar em três categorias principais:
- Documentos estáticos, incluindo materiais arquivados ou digitalizados que mudam raramente;
- Documentos dinâmicos, consistindo em arquivos de projetos e documentos que evoluem conforme as equipes colaboram;
- Documentos controlados, incluindo registros de conformidade e materiais orientados por políticas que requerem supervisão rigorosa.
Cada um desses tipos de conteúdo carrega expectativas de governança diferentes e as ferramentas de IA não são projetadas para navegar por essas distinções sem ajuda. Quando a IA trata todo o conteúdo de maneira uniforme, rapidamente surgem riscos e ineficiências.
A solução: uma camada intermediária governada
A melhor abordagem, e uma que vem sendo defendida, é estabelecer uma camada intermediária governada e econômica entre os sistemas empresariais de registro e as plataformas de IA que consomem suas informações. Essa camada intermediária garante que a IA receba apenas as informações corretas, nas condições certas e sempre com a governança preservada no nível de origem.
Essa camada transforma arquivos legados em fontes de conhecimento modernas, sobrepondo inteligência e controle de acesso ao que já está em vigor. Arquivos estáticos se tornam pesquisáveis, arquivos dinâmicos se tornam acessíveis de forma segura e documentos controlados mantêm sua postura de conformidade. E nada disso requer a substituição ou reestruturação dos sistemas principais.
Um modelo de governança primeiro para conformidade e insight
Esse modelo de arquitetura governança-primeiro assegura que cada resposta da IA possa ser rastreada até sua fonte autorizada. Em indústrias regulamentadas, essa rastreabilidade é essencial. As organizações ganham confiança de que a IA está operando dentro dos mesmos limites de conformidade que há muito governam seu conteúdo empresarial.
À medida que as necessidades comerciais evoluem, a camada intermediária garante que o acesso da IA também evolua, removendo conteúdo desatualizado, adicionando novos materiais e mantendo o princípio de que a IA deve ver apenas o que é relevante, autorizado e valioso.
O futuro do conhecimento empresarial é governado e dinâmico
A IA está reformulando como as organizações trabalham, mas sem uma governança forte e disciplina de custos, os riscos crescem tão rapidamente quanto as oportunidades. A capacidade de controlar dinamicamente quais conteúdos a IA pode acessar se tornará uma das alavancas mais críticas na estratégia de IA de uma empresa.
As organizações que terão sucesso serão aquelas que emparelham a rápida adoção de IA com uma evolução igualmente rápida da governança. Uma camada intermediária governada fornece essa fundação, permitindo que a IA ofereça insights poderosos enquanto preserva segurança, conformidade e controle financeiro.
O futuro do conhecimento empresarial não é apenas habilitado por IA. É governado, dinâmico e continuamente otimizado, desbloqueando valor a partir das informações existentes de forma segura, eficiente e inteligente.
