Governança de Dados: o que separa quem usa IA de quem só fala de IA

A Governança de Dados é uma prática que pode soar complicada, mas é simples de entender. Ela funciona como a organização de uma casa: cada coisa tem um lugar definido, alguém é responsável por repor o que acaba e todos sabem onde procurar. No entanto, quando isso não existe, a casa continua cheia, mas ninguém encontra nada quando precisa. Isso é o que aconteceu com João Vitor, que trabalhou em uma empresa de TI na Região Metropolitana de Belém e recebeu uma tarefa para mapear quantos ativos de hardware existiam no projeto e a quem pertencia cada um. A realidade era outra, com máquinas em diferentes locais e várias listas parciais que se contradiziam. A resposta técnica veio rápido, mas o processo de governança de dados foi mais difícil e dependeu de acordo entre pessoas e conversa direta. João Vitor afirma que se lembra dessa época toda vez que lê notícias sobre a chegada de infraestrutura de inteligência artificial ao Pará.

O estado tem discutido data centers, capacidade computacional e projetos que colocam a Amazônia no mapa da IA. No entanto, ele afirma que a conversa é legítima, mas vem acompanhada de uma ausência: quase ninguém pergunta se as organizações paraenses têm dados em condições de alimentar essas tecnologias. A Governança de Dados é fundamental para o uso eficaz de tecnologias de IA, segundo João Vitor. Ele sugere que as organizações devem se concentrar em governar os dados que mais causam problemas, como cadastro de clientes ou controle de contratos, e nomear um responsável para garantir a qualidade dos dados. Isso é fundamental para evitar que os modelos de IA aprendam com os erros e inconsistentes dos dados. A Governança de Dados não é apenas uma questão de tecnologia, mas de como as organizações lidam com os dados que geram valor para elas. João Vitor afirma que a Governança de Dados é uma prática que pode ser aplicada em qualquer empresa, não importa o tamanho ou a região. Ele sugere que as organizações devem começar a governar seus dados de forma eficaz, para evitar que os modelos de IA sejam afetados por erros e inconsistentes.

Fonte: TI Pará