A Governança de IA Pode Impedir ou Potencializar a Monetização de Dados
As empresas habilitadas por IA dependem da disponibilidade oportuna de dados de qualidade. No entanto, além da disponibilidade, os dados em si e a forma como são governados podem impactar as fontes de receita, à medida que as empresas encontram novas maneiras de gerar valor a partir de grandes volumes de dados históricos, em tempo real e sintéticos.
A Monetização de Dados
As empresas monetizam seus dados de várias maneiras, utilizando-os para aprimorar operações, aumentar a produtividade, desenvolver produtos e serviços, e analisar oportunidades de negócios. Também podem monetizar dados externamente, vendendo-os como um produto para outras organizações.
Entretanto, a monetização de dados exige uma governança cuidadosa, especialmente à medida que os sistemas de IA utilizam volumes crescentes de dados e exercem maior controle sobre os ambientes de armazenamento e gerenciamento de dados que são fundamentais para qualquer iniciativa de monetização. A governança de IA estabelece as regras, políticas, estruturas e controles necessários para converter de forma responsável e eficaz dados empresariais significativos em valor.
A Importância da Governança de IA
A governança de dados e a governança de IA convergem sinergicamente. Uma boa governança de dados afeta a qualidade, confiabilidade, organização e gerenciamento dos dados, impactando assim a performance e a precisão dos sistemas de IA.
A governança de IA é uma área de grande preocupação para os líderes empresariais. Um relatório indica que uma alta porcentagem de organizações está construindo ou refinando programas de governança de IA para automação de processos, análise de dados, tomada de decisões automatizadas, interações com clientes e personalização de experiências.
Aspectos da Governança de IA
- Ética Empresarial: A governança de IA assegura o uso responsável da IA por meio de políticas de uso apropriadas e mitigação de preconceitos em conjuntos de dados e modelos de aprendizado de máquina.
- Explicabilidade e Transparência: É necessário que os processos decisórios da IA sejam compreensíveis, explicáveis e repetíveis.
- Mitigação de Riscos: A governança de IA ajuda a garantir que as iniciativas de monetização de dados cumpram regulamentações de proteção de dados e privacidade.
- Operações de Modelos de ML: A governança deve abranger todo o ciclo de vida dos modelos de ML para garantir seu desempenho e resultados precisos.
Estratégias de Monetização de Dados
A monetização de dados está se tornando uma importante fonte de receita para empresas modernas. Existem duas abordagens fundamentais para a monetização de dados: monetização direta e indireta.
Monetização Direta
A monetização direta envolve a provisão direta de dados para empresas externas. Os dados podem ser vendidos como uma fonte de receita única ou licenciados como uma fonte de receita recorrente. Isso inclui dados brutos, dados pré-processados e dados analisados que fornecem insights significativos.
Uma estratégia significativa é crucial para a monetização de dados. Os esforços de monetização direta geralmente seguem seis etapas, incluindo a identificação dos dados a serem monetizados e a determinação dos beneficiários dos dados.
Monetização Indireta
A monetização indireta foca no valor potencial derivado do uso interno de dados e análises. Iniciativas comuns buscam melhorar processos, produtos e a experiência do cliente.
Desafios da Governança de IA na Monetização de Dados
A governança da IA deve atender às obrigações regulatórias vigentes, garantindo que os dados monetizados estejam em conformidade com as legislações. Além disso, a governança deve assegurar o uso ético dos dados e garantir a qualidade e proveniência dos dados.
Melhores Práticas para a Governança de IA na Monetização de Dados
As demandas da governança de IA podem variar entre setores, mas incluem práticas comuns que podem melhorar a governança de IA e facilitar iniciativas de monetização de dados. Isso inclui a implementação de um forte framework de governança de IA, monitoramento da qualidade dos dados e a criação de uma equipe dedicada à governança de IA.
Por fim, a monetização de dados, quando bem governada, pode se revelar uma estratégia poderosa para gerar valor nas empresas, permitindo não apenas a maximização de receitas, mas também a melhoria contínua dos processos internos.
