Uma coisa já está clara: sem bases de dados sólidas, nenhuma IA será sustentável, segura ou confiável.
A Inteligência Artificial promete transformar a maneira como operamos diariamente e interagimos com nossos clientes, tanto internos quanto externos. No entanto, poucas organizações estão prontas para escalar a IA com confiança. A razão é simples: elas carecem de uma base adequada.
Antes de mergulhar em quais bases de governança de dados capacitam a IA para o futuro, vale a pena revisitar uma pergunta chave:
Instituições como a OCDE, NIST, ISO e o recém-introduzido EU AI Act (Lei de IA da UE) concordam amplamente sobre os seguintes pilares para uma IA confiável e responsável:
Transparência e Explicabilidade – A IA deve ser compreensível e auditável, com rastreabilidade tanto de dados quanto de decisões.
Qualidade e Governança de Dados – Sem dados consistentes, confiáveis e governados, a IA eficaz é impossível.
Ética, Justiça e Mitigação de Vieses – Os modelos não devem replicar ou amplificar vieses existentes.
Segurança e Privacidade – Privacidade por design, controles de acesso e conformidade com LGPD/GDPR são essenciais.
Responsabilidade – Funções e responsabilidades claramente definidas para decisões automatizadas.
Gestão do Ciclo de Vida do Modelo – Monitoramento contínuo, reavaliação, controle de versão e governança dos modelos.
Cultura e Educação sobre IA Responsável – Conscientização organizacional sobre riscos, limitações e melhores práticas.
Sem uma governança de dados estruturada, os projetos de IA encontram os mesmos problemas recorrentes:
Viés em modelos
Falta de rastreabilidade e explicabilidade
Dados desatualizados e de baixa qualidade
Exposição de dados sensíveis
E aqui está a realidade: mesmo programas de governança de dados que estão em vigor há 3 anos ou mais ainda lutam com lacunas fundamentais e, no entanto, espera-se que apoiem iniciativas avançadas de IA.
Então… Onde você deve começar? Com base na experiência real de mercado, aqui estão os verdadeiros pilares fundamentais da Governança de Dados que capacitam a IA com confiança, indo além da teoria do DAMA-DMBOK.
A IA sem contexto é uma caixa preta. Esse contexto vem dos metadados: definições, linhagem (lineage), glossários, classificações e regras de negócio. Sem eles, nem humanos nem máquinas podem interpretar os dados e, no entanto, muito pode ser automatizado com bons metadados.
Um catálogo de dados sem gestão ativa de metadados é apenas uma interface. Ferramentas como o Databricks Unity Catalog são ótimos aceleradores, mas sem a curadoria de metadados (metadata stewardship), a IA não pode ser sustentada. Especialmente quando os metadados se tornam duplicados ou armazenados de forma inconsistente.
Modelos de IA lidam com dados sensíveis. Sem classificação de dados adequada, controle de acesso, trilhas de auditoria, caminhos de treinamento e fluxos de trabalho de aprovação, qualquer produto ou projeto de IA está exposto a riscos.
Não se engane: isso deve vir antes dos seus LLMs, modelos preditivos ou qualquer outra inovação da moda. É uma parte fundamental da engenharia e provisionamento de dados.
A IA amplifica tudo, incluindo erros. Comece pequeno, focando em conjuntos de dados críticos. Preste atenção à entrada de dados e aos sistemas de origem. A governança garante consistência e escalabilidade.
MDM (Master Data Management), muitas vezes visto como antiquado (old school), é uma arma secreta aqui. Combine-o com ambientes analíticos para garantir dados confiáveis em escala.
Sem Data Owners (Proprietários de Dados), Data Stewards (Curadores de Dados), Technical Stewards (Curadores Técnicos), etc., nada é feito. Governança sem pessoas responsáveis é apenas PowerPoint.
Quer escalar a IA? Descentralize a tomada de decisões, mas com políticas, padrões e automação claros sempre que possível. Sem isso, os gargalos se acumulam em TI ou na equipe de dados. Os usuários de negócios acabam esperando em filas intermináveis, enquanto as equipes de dados são vistas como tomadoras de pedidos, um “balcão de fast-food de dados”.
O DAMA-DMBOK continua sendo uma das referências mais respeitadas para guiar esta jornada. Ele delineia 11 áreas de conhecimento centrais que apoiam a governança e gestão de dados e claramente enquadra a governança de dados como um objetivo de negócio, não apenas técnico.
Quando a governança é construída dentro do negócio, é muito mais fácil obter o apoio das partes interessadas (stakeholder buy-in) e justificar o investimento.
Mas sejamos realistas: a maioria das organizações hoje ainda coloca a governança sob o CDO (Chief Data Officer) ou o escritório de dados, raramente conectando-a diretamente às operações de negócio.
Isso está errado? Depende. A melhor estrutura é aquela que se adapta à realidade da sua organização. Mas o aviso é claro: se a governança não estiver ligada aos objetivos de negócio, ela perde poder, visibilidade e priorização.
Apesar de todas as arquiteturas, conceitos e ferramentas em evolução — Data Mesh, Lakehouse, AI/MLOps — as bases permanecem as mesmas. As ferramentas mudam. Os princípios não.
Modern Data Stacks resolvem a questão da escala e velocidade. A Governança de Dados resolve a questão da confiança, ética, qualidade e responsabilidade.
Esta é a base para uma IA escalável e responsável. Mas sejamos honestos: vender essa ideia internamente é difícil. Por quê? Porque o valor da governança não é imediatamente visível.
Se sua empresa já tem produtos de dados em produção, agora é a hora de incorporar a governança em toda a estrutura. Isso trará calma, confiança e velocidade real para o que está por vir.
O segredo? Priorização. Identifique o “ponto de dor” atual em sua empresa e construa a governança em torno disso.
Não espere até que seu ambiente tenha 40.000 tabelas em seu data warehouse, lake ou lakehouse, ou o que quer que você chame, antes de começar a discutir o controle de acesso a dados baseado em classificação.
Se possível, aborde isso desde o início. Mas se você já está lá, não entre em pânico: encare os fatos, use novos insights e construa um plano de ação sólido para o legado.