Por Josiani Silveira, CEO da SoftExpert.
Em um momento de rápida transformação digital, executivos de empresas enfrentam o desafio de equilibrar a inovação com a gestão de riscos. Por isso, as organizações vêm investindo cada vez mais em Inteligência Artificial (IA). Segundo a McKinsey, cerca de 65% das companhias já usam IA generativa em alguma área do negócio; no entanto, somente 5% dessas empresas já atribuem retornos financeiros significativos (mais de 10% do EBIT) ao uso eficaz da IA.
Isso indica que o potencial dessa tecnologia pode ser perdido sem uma governança sólida dos dados. Não é à toa que 70% dos líderes identificam a falta de processos formais de governança de dados como uma barreira importante na jornada de IA.
Cabe ao C-Level estabelecer um framework de data governance (governança de dados) robusto e integrado, garantindo a qualidade, segurança e conformidade dos dados desde o início das iniciativas de Inteligência Artificial.
Ao adotar um programa de governança eficaz, é possível estabelecer padrões, controles de acesso, procedimentos de auditoria e atribuição de responsabilidades.
A relação entre data governance e IA
Na era da Inteligência Artificial, a governança de dados atua como alicerce da tecnologia. Dados de alta qualidade – precisos, completos, consistentes e atualizados – são essenciais para alimentar modelos de IA confiáveis. Sem uma base bem governada, cresce o risco de inferências erradas, viesadas ou instáveis.
Portanto, a falta de controles de qualidade pode comprometer a eficácia dos sistemas de IA, prejudicar decisões críticas e afetar a credibilidade da empresa. Além disso, ambientes que usam essa tecnologia em larga escala exigem mecanismos formais de rastreabilidade e catalogação dos dados, que são fundamentais para manter a integridade do ciclo de vida dos dados desde a origem até o uso final dos modelos.
Ou seja, a governança de dados é essencial, pois os dados são constantemente reutilizados e retroalimentados. Outro aspecto-chave é a conformidade regulatória e ética. Normas como LGPD/GDPR não apenas protegem dados pessoais, mas também impõem transparência em decisões automatizadas.
Portanto, em vez de atuar na correção de problemas após seu impacto, as boas práticas de governança estabelecem diretrizes de qualidade, diversidade e representatividade desde o início do pipeline de dados.
Executivos de alto escalão devem liderar a definição da estratégia para o uso responsável da IA. Alinhar a inteligência artificial aos objetivos do negócio, estruturar a governança organizacional, definir políticas e controles robustos e capacitar pessoas e cultura de dados estão entre as principais decisões para estruturar essa abordagem.
Nesse contexto, a estruturação interna passa pela formação de Conselhos de Governança de Dados, Comitês de IA e auditoria, papéis de risco e compliance e estabelecimento de guardrails (diretrizes rígidas).
Executivos devem, portanto, atuar estrategicamente: alinhando Inteligência Artificial às metas corporativas, estruturando políticas claras, capacitando a organização e instituindo mecanismos rigorosos de supervisão. Essa cultura de governança deve ser a base para o bom uso da IA e deve permear toda a organização.
