No entanto, para escalar de forma eficaz, os líderes de TI precisam reavaliar seus processos de gerenciamento de dados. De acordo com especialistas, uma abordagem focada pode resultar em grandes perdas financeiras e operacionais, comprometendo o retorno sobre o investimento. Há três pilares fundamentais para o sucesso de qualquer iniciativa.
Coleta, Filtragem e Categorização de Dados
O primeiro passo para um gerenciamento de dados eficaz é a coleta, filtragem e categorização, que podem ser complexas e demoradas, especialmente em projetos de IA generativa. Dados estruturados, como informações organizadas em bancos de dados, são relativamente simples de processar. Entretanto, o verdadeiro desafio está nos dados não estruturados, que, embora mais difíceis de categorizar, são muitas vezes os mais valiosos para o sucesso da IA.
Especialistas como Kari Briski, VP de modelos de inteligência artificial da Nvidia, apontam que empresas de ponta, como a Nvidia, utilizam IA para projetar novos chips. No entanto, a maioria das organizações ainda está focada em casos de uso menos sofisticados, empregando modelos mais simples e dedicando-se à excelência no gerenciamento de dados. A Nvidia, por exemplo, fornece ferramentas de código aberto e software empresarial para auxiliar na filtragem de dados, permitindo que as empresas eliminem informações desnecessárias, como dados pessoais sensíveis.
Além disso, o processo de transferência de dados pode reorganizar informações para atender aos requisitos específicos de um projeto. A reorganização de dados, segundo Doug Shannon, especialista em inteligência artificial do Gartner, pode melhorar significativamente a qualidade dos modelos, gerando insights mais precisos e confiáveis.
A qualidade dos dados é um fator crítico para o sucesso da IA generativa, Filtrar dados de forma adequada, eliminando informações desnecessárias e duplicadas, garante que o modelo receba os melhores “sinais” possíveis, melhorando seus resultados. Briski reforça que a qualidade dos dados deve ser adaptada ao contexto do domínio em que o modelo será aplicado. Uma resposta válida para o setor financeiro pode ser completamente inviável para a área da saúde, por exemplo.
Governança e Conformidade de Dados: Garantindo Segurança e Conformidade
O segundo aspecto fundamental do gerenciamento de dados é a governança e conformidade. Harvard, uma das instituições de ponta no uso de IA generativa, implementou o AI Sandbox, um ambiente de experimentação que oferece às equipes internacionais acesso a diferentes modelos de aprendizado de máquina para testar suas aplicações. Durante esse processo, a governança de dados desempenha um papel importantíssimo, especialmente quando se fala em pipelines de dados automatizados, que podem exigir uma revisão dos modelos tradicionais de governança.
A conformidade com as regulamentações, como o EU AI Act, também é essencial para as empresas que desejam escalar suas iniciativas de IA em um cenário global. Isso envolve monitorar constantemente o ambiente regulatório e garantir que os projetos atendam às exigências antes de entrarem em produção. De acordo com Klara Jelinkova, VP e CIO de Harvard, manter uma estrutura robusta de governança e conformidade é fundamental para se adaptar às mudanças nas regulamentações e proteger a integridade dos dados da empresa.
Privacidade de Dados e Proteção de Propriedade Intelectual (PI)
Por fim, a privacidade dos dados e a proteção da propriedade intelectual (PI) constituem o terceiro pilar do gerenciamento de dados eficaz para IA generativa. As empresas devem garantir que seus dados estejam protegidos contra vazamentos ou uso indevido, especialmente quando utilizam modelos de terceiros. Harvard, por exemplo, adota uma abordagem rigorosa para proteger seu PI ao usar modelos públicos, impondo proteções contratuais com fornecedores de inteligência artificial.
Doug Shannon alerta para os riscos associados ao uso de grandes modelos de IA, como os da OpenAI, que, apesar de oferecerem garantias de proteção, ainda são vistos como caixas-pretas em termos de como os dados são realmente utilizados. Portanto, as empresas precisam garantir que seus dados não sejam explorados para fins comerciais sem o devido consentimento.
Empresas como Harvard implementam barreiras de proteção rigorosas para evitar o uso indevido de seus dados em ferramentas de IA de terceiros. Isso inclui não apenas a criação de contratos claros com fornecedores, mas também a implementação de diretrizes internacionais que garantem o uso responsável e seguro dos dados.
Conclusão
Gerenciar dados de maneira eficaz é essencial para garantir o sucesso de projetos de IA generativa. Empresas que priorizam a coleta e a filtragem específicas, a governança e a conformidade, além de proteger a privacidade dos dados e a propriedade intelectual, estão mais bem posicionadas para obter um ROI positivo e alcançar o sucesso com suas iniciativas de IA.
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