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Do caos à clareza: melhores práticas na gestão de dados para IA

Os dados são o combustível que alimenta a Inteligência Artificial. Quanto melhores, maior a chance da tecnologia dar bons resultados e insights. O ponto pro Brasil é que, segundo a pesquisa da Cisco, 72% dos dados das empresas brasileiras estão em silos, o que atrapalha diretamente esse usufruto da IA.


Naturalmente, não temos também como falar de questões sensíveis e que batem na ética e na responsabilidade sem falar de governança. E outro número que chama atenção é que apenas 47% das organizações daqui contam com políticas abrangentes de IA.


Do caos à clareza: melhores práticas na gestão de dados para IA

Desafios na Gestão de Dados


  • Dados em Silos:

A falta de centralização de dados impede que as ferramentas de IA acessem todas as informações necessárias, resultando em análises fragmentadas e decisões baseadas em dados incompletos (e, portanto, incorretos).


  • Qualidade dos Dados:

Dados imprecisos ou incompletos podem levar a resultados de IA pouco confiáveis. A Accenture revela que 60% das empresas enfrentam desafios significativos na manutenção da qualidade dos dados.


  • Segurança e Privacidade:

Proteger os dados contra acessos não autorizados é fundamental para manter a confiança dos clientes e conformidade regulatória. A IBM relata que o custo médio de uma violação de dados no Brasil é de US$ 1,35 milhão.


Melhores Práticas para Gestão de Dados


  • Centralização de Dados:

Implemente uma estratégia de centralização para facilitar o acesso e a análise de dados. Empresas que centralizam seus dados são 3 vezes mais propensas a maximizar suas iniciativas de IA.


  • Ferramentas de Análise:

Utilize ferramentas de análise avançada que integrem dados de várias fontes, melhorando a precisão das previsões e análises de IA.


  • Governança de Dados:

Estabeleça políticas claras para garantir a precisão, segurança e privacidade dos dados. A Deloitte descobriu que empresas com forte governança de dados têm 33% mais chances de sucesso em suas iniciativas de IA.


Desafios de Governança na IA


  • Viés e Equidade:

A IA pode perpetuar vieses existentes se não for adequadamente monitorada. Estudos mostram que 17% das organizações têm pouca ou nenhuma consciência sobre vieses nos conjuntos de dados.


  • Privacidade de Dados:

A proteção dos dados pessoais é essencial para manter a confiança e cumprir regulamentações. No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) exige que as empresas implementem medidas rigorosas para proteger os dados dos usuários.


  • Transparência:

É importante que as decisões tomadas por IA sejam transparentes e explicáveis. Apenas 30% das empresas têm mecanismos para garantir a transparência nas decisões de IA, segundo a Cisco.


Componentes de uma Boa Governança de IA


  • Políticas e Protocolos:

Desenvolva políticas abrangentes que cubram todos os aspectos da utilização de IA, incluindo diretrizes para coleta, armazenamento e uso de dados, bem como para o desenvolvimento e implantação de algoritmos de IA.


  • Detecção e Correção de Viés:

Implemente mecanismos para detectar e corrigir vieses nos dados e nos modelos de IA. Organizações que monitoram e corrigem sistematicamente vieses têm 25% mais probabilidade de sucesso em suas iniciativas de IA.


  • Conformidade Regulatória:

Garanta que suas práticas de IA estejam em conformidade com as regulamentações locais e internacionais. A conformidade com a LGPD, por exemplo, é fundamental para evitar multas e preservar a reputação da empresa.

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