Marcos Gaspar (*)
No mundo atual, impulsionado por dados, a proliferação das tecnologias de inteligência artificial (IA) marcou o início de uma nova era de possibilidades e desafios. Um dos principais desafios enfrentados pelas organizações ao usar a IA, e especialmente a IA generativa (GenAI), é garantir a solidez das práticas de classificação e governança dos dados.
No contexto da GenAI, a qualidade e a amplitude do conjunto de dados afetam diretamente o desempenho e a criatividade dos modelos de IA. Assim como um artista se inspira em uma ampla gama de experiências e observações, a GenAI depende de um rico conjunto de dados para criar resultados significativos e inovadores. Dados apropriados alimentam o processo de aprendizado e permitem que a IA entenda os padrões, nuances e complexidades da tarefa em questão. Sem um contexto específico e de alta qualidade, a GenAI pode produzir resultados que carecem de coerência, relevância ou diversidade.
No entanto, mesmo os dados específicos de uma organização raramente são atemporais; são simplesmente uma fotografia de um momento que pode se tornar obsoleta, resultando em informações que perdem o contexto. Sua organização pode lançar um novo produto, introduzir novas funcionalidades e características, combinar produtos em um novo conjunto de soluções ou retirar um produto que já não seja relevante para o mercado. Incorporar essas mudanças em seu repositório de dados é crucial para alcançar um alto grau de precisão na recuperação.
Outro fator a ser considerado é que esses grandes conjuntos de dados podem conter informações sensíveis, como dados pessoais identificáveis, históricos médicos confidenciais e registros financeiros. Mesmo dados aparentemente inofensivos, como tendências de compra dos clientes ou estratégias de produtos futuras, podem ser prejudiciais para a organização se divulgados a concorrentes. É vital para as empresas consolidar, categorizar, avaliar e compartilhar dados, ao mesmo tempo em que impede o acesso não autorizado e adere às normas regulatórias.
À medida que as organizações aproveitam cada vez mais o poder da GenAI para impulsionar a inovação e a vantagem competitiva, não se pode subestimar a importância de práticas sólidas de governança e classificação de dados.
Ao implementar frameworks abrangentes de governança de dados e utilizar estratégias avançadas de classificação de dados, as organizações podem desbloquear todo o potencial da GenAI, protegendo-se contra riscos e garantindo um uso ético e conforme às normas.
(*) District Manager da NetApp Brasil.