Assim como acontece com quase todos os aspectos de uma organização, a governança de dados e a análise de dados tendem a ser fortemente impactadas pela IA generativa. Essa tecnologia surge como uma ferramenta fundamental para solucionar desafios históricos relacionados à governança e prever cenários futuros.
Por isso, vamos começar com uma breve revisão dos desafios associados à governança de dados. Apesar de a governança de dados ser um tópico discutido há várias décadas, desde o surgimento do conceito de business intelligence nos anos 1990, ele ainda não se firmou de maneira definitiva, especialmente em função da rápida expansão na quantidade de dados gerados. Muitas empresas adotaram modelos de governança altamente focados em auditoria, os quais priorizavam o controle e, portanto, criavam obstáculos em vez de se tornarem aliados e facilitadores dessas organizações.
Paralelamente, diversas empresas buscaram implementar melhores práticas, mas seus projetos permaneceram "no papel": existe uma governança de dados propriamente dita, porém ela está limitada a um conjunto de definições estáticas de papéis e funções, desvinculadas da dinâmica tecnológica e do contexto organizacional da empresa.
Como mencionado, a IA generativa vem para transformar a governança de dados sob duas perspectivas. A primeira é o uso dessa tecnologia para aprimorar o que já conhecemos. Por exemplo, em algo tão simples quanto identificar as fontes de dados – algo muito complexo em sistemas grandes ou com muitas ramificações –, prever problemas de qualidade nos dados, completar informações ausentes ou gerar dados sintéticos para melhorar o treinamento de modelos quando os dados reais disponíveis são insuficientes.
Outro conceito revolucionário representado pela IA generativa é o de metadata management: ela permite gerenciar os dados que descrevem outros ativos de informação dentro da organização, melhorando a usabilidade e a capacidade de encontrar os dados certos no momento certo, além de evitar ineficiências e riscos.
A segunda perspectiva em que a IA generativa desempenhará um papel crucial diz respeito a aspectos que estamos começando a explorar: os novos atores que estão se integrando ao ecossistema de dados e análise.
As organizações devem ampliar sua perspectiva para adaptar-se a projetos com metodologias e características distintas das tradicionais, implementar a governança de dados não estruturados (como áudios, vídeos, textos e imagens), compreender a dinâmica dos novos modelos de dados, assegurar a qualidade das amostras utilizadas no treinamento desses modelos e garantir que os dados sejam confiáveis e isentos de vieses, além de enfrentar outros desafios inerentes aos ecossistemas de dados em constante evolução.
Para concluir, a IA generativa é uma peça estratégica para construir um futuro em que os dados sejam gerenciados de forma segura e eficiente e utilizados para gerar o máximo valor possível para o negócio.