A ascensão da Inteligência Artificial (IA) e do Machine Learning está remodelando o ambiente de negócios. Contudo, essa revolução tecnológica depende de uma fundação antiga e, muitas vezes, negligenciada: a qualidade dos dados.
A máxima “Garbage In, Garbage Out” nunca foi tão verdadeira. Se alimentarmos nossos modelos de IA com dados viciados, incompletos ou inconsistentes, o resultado não será apenas um erro; será uma automação de decisões erradas
em escala.
A preocupação com a qualidade dos dados não é nova. Historicamente, ela sempre foi uma preocupação central para qualquer empresa que buscasse tomar decisões baseadas em informações de negócio. Nossas ferramentas tradicionais de Business Intelligence e Data Warehousing eram mestres em oferecer análises ad hoc e diagnósticos do passado. Criávamos dashboards detalhados, séries históricas e relatórios complexos que mostravam onde estávamos e o que acontecia.
No entanto, o papel dessas análises era oferecer indicadores para que líderes humanos pudessem, então, tomar decisões. Em muitos casos, a falta de confiança nos dados era tão grande que a intuição do líder prevalecia sobre os números.
A grande virada com a IA é a mudança da análise humana para a proatividade da máquina. A IA não foi introduzida apenas para desenhar gráficos melhores; ela chegou para tentar propor o futuro e, mais importante, automatizar ações nesse futuro. Um sistema de recomendação de produtos, um algoritmo de precificação dinâmica, ou uma plataforma de detecção de fraudes em tempo real, são exemplos onde a intervenção humana no ciclo de decisão é minimizada ou eliminada.
É aqui que a qualidade dos dados passa de um problema operacional para um imperativo estratégico e ético. A IA exige uma qualidade de dados que ultrapassa a "suficiência para um relatório mensal". Ela demanda dados limpos, livres de vieses, bem rotulados e atualizados em tempo real para garantir que as ações automatizadas sejam justas, precisas e eficazes. Não podemos nos dar ao luxo de ter um modelo tomando milhões de decisões por dia com base
em dados não confiáveis.
Em suma, a IA nos força a encarar a verdade sobre a qualidade dos nossos dados. Ela não é mágica; é matemática aplicada a dados. Se o seu projeto de IA de maior impacto não está entregando os resultados esperados, antes de culpar o algoritmo, olhe para a sua fundação.
Investir em governança e qualidade de dados não é mais um custo de conformidade; é o principal investimento para liberar o verdadeiro potencial e a capacidade proativa da Inteligência Artificial na sua organização.
