O que são dados prontos para IA?

Dados devidamente preparados e gerenciados são fundamentais para o sucesso da IA. Como diz o ditado: "se entra lixo, sai lixo". Dados precisos, completos e consistentes geram um melhor desempenho e ganhos de produtividade com a IA empresarial. Enquanto isso, uma estratégia de dados para dados bem governados e protegidos ajuda a garantir a conformidade regulatória e a proteger a privacidade do usuário.

À medida que as decisões impulsionadas por IA se tornam cada vez mais uma vantagem competitiva, muitas organizações estão percebendo que as práticas tradicionais de gerenciamento de dados podem não ser suficientes para fornecer dados preparados para IA. De acordo com uma pesquisa de 2024 do IBM Institute for Business Value, apenas 29% dos líderes de tecnologia concordam fortemente que os dados de suas empresas atendem aos padrões de qualidade, acessibilidade e segurança necessários para escalar com eficiência a IA generativa (IA Gen).¹

Para alcançar e manter a prontidão dos dados para a adoção da IA, as organizações podem se concentrar em algumas práticas essenciais de dados: acesso unificado, governança, segurança e suporte. Ao colocar esses elementos fundamentais em prática, as organizações podem garantir que seus dados estejam realmente preparados para IA e, ao fazê-lo, transformar a IA de um experimento caro em um poderoso mecanismo de valor empresarial.

Sem dados confiáveis, de alta qualidade e bem gerenciados, os resultados das ferramentas de IA podem ser, na melhor das hipóteses, decepcionantes e, na pior, imprecisos, tendenciosos ou representar um risco à privacidade.

Os dados preparados para IA ajudam a garantir que as tecnologias de IA ofereçam valor real para os negócios e insights praticáveis, ao possibilitar:

As organizações que têm dificuldades em obter um ROI de suas iniciativas de IA frequentemente enfrentam barreiras significativas relacionadas a dados para uma verdadeira prontidão em IA, incluindo:

• Dispersão e fragmentação de dados
• Piora na qualidade de dados
• Gargalos operacionais e lacunas de habilidades
• Riscos de segurança e governança

Os silos de dados são uma praga nos ecossistemas de dados modernos. Sua disseminação é impulsionada por vários fatores, desde a estrutura e cultura organizacional até a complexidade da TI e as restrições regulatórias. Essa fragmentação de dados cria barreiras tanto para as operações diárias quanto para iniciativas estratégicas, como a IA.

Dados desconectados são inerentemente ineficientes e frequentemente não estruturados, exigindo etapas adicionais para a preparação e utilização eficazes dos dados. É inconsistente em toda a organização e mais difícil de gerenciar para requisitos regulatórios e políticas de privacidade. Esses problemas retardam significativamente o acesso e a preparação de dados preparados para IA, podendo aumentar o custo e a complexidade dos programas de IA.

A má qualidade dos dados decorre de uma variedade de fontes. Embora silos de dados e fragmentação sejam um exemplo, outras causas comuns incluem práticas inconsistentes de gestão de qualidade de dados, sistemas e arquitetura desatualizados e desafios de integração. Muitas vezes, é uma combinação de vários desses fatores.

Até mesmo os modelos de IA mais avançados são afetados por dados de baixa qualidade, levando a saídas não confiáveis, imprecisas e potencialmente com viés. As consequências podem ser graves: perdas financeiras devido a projetos de IA fracassados, danos à reputação devido a decisões com viés ou redução da confiança no valor geral da IA.

A experiência humana continua sendo crítica para a implementação da IA. No entanto, o rápido avanço da IA e das novas tecnologias está mudando as funções e aumentando a lacuna de habilidades de IA. Muitas organizações ficam para trás no treinamento e no aprimoramento das habilidades dos funcionários, muitas vezes devido a formatos de aprendizado ineficazes, limitações orçamentárias ou acesso insuficiente às ferramentas e dados certos.

Sem profissionais de tecnologia qualificados, as equipes de dados existentes podem ficar sobrecarregadas. Elas estão gerenciando ambientes de dados complexos e isolados, ao mesmo tempo em que estão sob pressão para fornecer rapidamente dados preparados para IA para projetos críticos.

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Com a fragmentação e a complexidade dos dados, surge a realidade de que os dados confidenciais e protegidos geralmente estão espalhados por unidades de negócios, plataformas de dados e repositórios. Essa dispersão de dados levanta preocupações em relação à conformidade, controle de acesso e confiança.

Escalar a IA empresarial sem a segurança e a governança adequadas aumenta a exposição ao risco e à complexidade regulatória. As organizações que estão cientes dessa barreira, mas com dificuldades para solucioná-la, podem ver seus projetos de IA estagnarem. Para aqueles que não sabem, os riscos se agravam à medida que migram e ampliam sua IA.

A IA moderna (especialmente a IA generativa) depende de grandes volumes de dados para gerar valor real. Felizmente, a geração de dados não se limita a grandes empresas. Organizações de todos os tamanhos produzem volumes substanciais de dados a cada ano por meio de seus sites, mídias sociais, sistemas internos e interações com clientes.

No entanto, a maioria das organizações está subutilizando seus dados. As estimativas sugerem que apenas cerca de 1% dos dados empresariais são aproveitados em grandes modelos de linguagem (LLMs) tradicionais.²

Por que deixar um recurso de IA tão valioso ser desperdiçado? Porque a maioria dos dados empresariais não são estruturados. Não possui um formato predefinido e provém de diversas fontes de dados, como PDFs, publicações em redes sociais, imagens, mensagens instantâneas e e-mails. Menos de 1% desses dados não estruturados estão em um formato adequado para consumo direto por IA.³ Em outras palavras, a grande maioria dos dados empresariais não está preparada para IA.

Embora os dados estruturados continuem imensamente valiosos, não aproveitar o potencial dos dados não estruturados (diversificados, flexíveis e ricos em insights) é um erro estratégico e uma barreira significativa para a escalabilidade da IA empresarial.

Esse desafio se reflete nos resultados sombrios da IA: de acordo com o estudo "CEO Study 2025" do IBM Institute for Business Value (IBV), apenas 16% das iniciativas de IA atingiram a escala empresarial.

Agora é um momento crítico para as empresas. O sucesso ou fracasso das iniciativas de IA depende da eficácia com que as organizações gerenciam e preparam dados de alta qualidade (tanto estruturados quanto não estruturados) para a IA.

Dados que incorporam as seguintes características podem viabilizar casos de uso de IA confiáveis, fidedignos e valiosos:

• Unificado e acessível
• Governado
• Seguro
• Compatível

A IA não pode agir sobre o que não pode acessar. Um primeiro passo essencial para a prontidão da IA é estabelecer acesso unificado aos dados empresariais. Isso significa eliminar silos e criar uma visão única e gerenciável de informações espalhadas por bancos de dados, data lakes, aplicações e repositórios de documentos.

Quanto mais amplo o acesso, maiores serão os insights baseados em dados e maior o valor que a IA pode proporcionar. A IA pode ir além de apenas fornecer respostas internas e começar a melhorar as experiências do cliente ou a eficiência operacional.

O acesso unificado a dados também transforma dados isolados em ativos reutilizáveis, que são mais fáceis e econômicos de usar. Ele é compatível com várias cargas de trabalho e possibilita economias de escala, transformando os dados em um recurso estratégico.

Tecnologias como integração de dados e arquiteturas de malha de dados possibilitam o acesso unificado:

A integração de dados transforma e harmoniza os dados de ambientes híbridos e multinuvem em formatos unificados e coerentes, prontos para casos de uso de IA. A integração de dados em tempo real é compatível especificamente com casos de uso de IA e automação.

As malhas de dados criam uma visão virtual e unificada de todos os dados corporativos sem movê-los fisicamente. Elas combinam recursos como catálogos de dados,metadados federados, integração de dados, virtualização e aprendizado de máquina para ajudar os usuários a descobrir, acessar e usar dados preparados para IA rapidamente.

Uma governança de dados eficaz ajuda a garantir a integridade, segurança, qualidade e acesso aos dados por meio de políticas, processos e padrões claros. Uma base robusta de governança transforma os dados corporativos em ativos de alta qualidade e confiáveis, prontos para a IA, essenciais para o desenvolvimento da IA responsável.

As leis de privacidade de dados e as regulamentações relacionadas à IA estão evoluindo rapidamente e geralmente exigem uma documentação detalhada do modelo. Isso inclui informações sobre proveniência, linhagem e adequação dos dados à finalidade, respaldadas por penalidades severas por não conformidade. Por exemplo, de acordo com a Lei de IA da UE, as penalidades podem chegar a EUR 35 milhões ou 7% do faturamento anual mundial de uma empresa, dependendo da violação.

Viés e precisão também são preocupações crescentes, com quase metade dos CEOs entrevistados se preocupando com esses riscos. Em setores de alto risco, como saúde e finanças, onde a IA pode influenciar decisões críticas, uma governança de dados robusta é crítica para garantir a imparcialidade e a confiança.

Frameworks de governança sólidos mitigam esses riscos e apoiam dados de alta qualidade por meio de medidas como:

• Controles de acesso, linhagem de documentos e diretrizes de uso que dão suporte à privacidade dos dados e à conformidade regulatória.
  
  
• Padrões claros e executáveis em todo o ciclo de vida da IA e ferramentas automatizadas de detecção de viés para práticas de dados justas e precisas
  
  
• Soluções de limpeza, validação e observabilidade de dados que ajudam a garantir a precisão, limpeza e pontualidade dos dados.
  
  
• Ferramentas de gerenciamento de metadados que categorizam o conjunto de dados com metadados descritivos, estruturais e administrativos, para que os modelos de IA sejam treinados com informações precisas e relevantes.

Embora a segurança de dados seja frequentemente considerada parte de uma governança mais ampla, ela merece atenção especial quando se trata de dados preparados para IA. A IA generativa apresenta um novo conjunto de desafios de segurança de dados, como vazamento de dados e ataques de injeção de prompt, que exigem proatividade.

Uma única violação pode devastar os resultados financeiros de uma organização. De acordo com o relatório do custo das violações de dados da IBM de 2025, o custo médio global de uma violação de dados atingiu US$ 4,4 milhões.

Para manter os dados seguros durante todo o ciclo de vida da IA (da coleta e preparação ao treinamento e descarte), as organizações devem considerar três princípios fundamentais da segurança de dados: descoberta, proteção e monitoramento.

Os dados preparados para IA não têm valor isoladamente. Eles só proporcionam impacto real quando apoiados pelas habilidades humanas e infraestrutura de dados apropriadas.

Para adotar e expandir com sucesso os sistemas de IA, as equipes de todas as funções precisarão de diferentes níveis de treinamento e requalificação. Os funcionários devem desenvolver uma compreensão básica dos conceitos de IA, fluxo de trabalho, tomada de decisão e uso responsável.

Embora nem todos precisem se tornar cientistas de dados, uma cultura de alfabetização de dados e democratização de dados pode capacitar as pessoas a usar com confiança aplicações de IA e a tomar decisões baseadas em dados. Além disso, o treinamento em ética de IA e identificação de viés pode reforçar a governança para uma IA confiável.

As organizações também devem considerar se a infraestrutura de armazenamento de dados está pronta para atender às demandas de desempenho e capacidade das cargas de trabalho de IA. Os LLMs, em particular, exigem recursos de armazenamento significativos em vários ambientes. Para atender a essas necessidades, muitas organizações estão adotando soluções de armazenamento como armazenamento de objetos em nuvem, armazenamento flash e data lakes, warehouses e lakehouses.