Caio Galantini (*)
Pouco se fala sobre a importância da governança de dados no contexto da Inteligência Artificial (IA) generativa. A governança de dados envolve um conjunto de práticas e políticas que garantem a qualidade, a segurança, privacidade e conformidade dos dados ao longo de sua jornada, desde a coleta até o descarte.
Considerando que a IA generativa está se tornando cada vez mais disseminada, a governança desempenha um papel fundamental para assegurar a precisão dos modelos gerados, bem como para mitigar riscos éticos e legais. A forma avançada da IA pode desenvolver imagens, músicas e textos, a partir de um conjunto de dados de treinamento.
Essa capacidade de gerar conteúdo original tem aplicações em diversos setores, desde o design de produtos até a criação artística, e a coerência desses modelos depende diretamente da confiabilidade dos dados de treinamento. Se forem tendenciosos, incompletos ou imprecisos, os modelos gerados também serão.
Uma pesquisa recente divulgada pelo Google Cloud revelou que a maioria das organizações enfrenta desafios significativos em relação à qualidade e confiança de seus dados. Segundo o estudo, 66% das organizações têm pelo menos metade de seus dados obscuros, representando um risco substancial para a tomada de decisões. Apenas 44% dos entrevistados confiam plenamente na qualidade de seus dados, enquanto 11% têm pouca confiança.
A governança de dados para projetos de IA generativa deve abordar vários aspectos-chave, incluindo a qualidade, privacidade, segurança e transparência. A qualidade garante que os modelos gerados sejam precisos. Isso envolve a identificação e a correção de erros nos dados de treinamento, a mitigação de viés e a garantia de que as informações representem adequadamente a realidade que se pretende modelar.
A privacidade e a segurança são preocupações dignas, especialmente quando se trata de dados sensíveis ou pessoais. As organizações devem garantir que os dados de treinamento sejam protegidos contra acesso não autorizado e que o processo de geração de produtos respeite as regulamentações de privacidade.
Para serem transparentes, as empresas também precisam documentar, e rastrear a origem dos dados de treinamento, as transformações aplicadas e quaisquer outras decisões.
Como resultado, é possível garantir a auditoria e a coerência e, em um cenário onde a IA generativa é utilizada para criar conteúdo que pode influenciar a opinião pública, a transparência dos dados se torna decisiva no quesito responsabilidade.
Questões éticas e legais devem ser consideradas, como a avaliação de riscos associados aos modelos gerados, a implementação de salvaguardas para reduzir essas probabilidades e, claro, a consideração de valores morais.
É necessário adotar uma abordagem proativa para estabelecer práticas robusta de governança, concretizadas por meio da promoção de uma cultura organizacional que valorize a qualidade dos dados. Parcerias com especialistas em governança e ética em IA podem ajudar a impulsionar a adoção de medidas efetivas.
Na proporção que a IA generativa continua a evoluir e se integrar a diversos setores, há a obrigatoriedade de se investir em governança de dados. Essa, é capaz de se tornar um diferencial competitivo para as empresas que buscam inovar de forma ética e sustentável, e, por consequência, se estabelecerem como uma referência em seus respectivos segmentos.
(*) – É diretor executivo e cofundador da HVAR (https://hvarconsulting.com.br/).
