Empresas com governança de dados planejam aumentar investimentos em inteligência artificial
Empresas com governança de dados investem mais em inteligência artificial
Organizações que implementaram programas de governança de dados demonstram uma tendência maior de investimento em inteligência artificial (IA) em comparação àquelas que ainda não iniciaram essa jornada. Um levantamento recente revelou que 76% das empresas com governança em andamento planejam investir altos ou moderados valores em IA, enquanto apenas 52,2% das que não possuem essa estruturação compartilham dessa intenção.
A diferença se torna ainda mais evidente quando se considera a existência de um plano formal para a evolução da maturidade em governança de dados. Entre as empresas que seguem um planejamento estruturado, 78,7% indicaram que planejam investimentos significativos em IA. Em contrapartida, o percentual cai para 61,6% nas organizações que não possuem um plano formal.
Esses dados sugerem que as empresas que conseguem estabelecer prioridades e responsabilidades em relação à governança de dados estão mais inclinadas a tratar a IA como uma iniciativa contínua, em vez de um conjunto de projetos isolados. A pesquisa não afirma que a governança de dados é a única causa para um maior investimento em IA, mas indica uma correlação entre as duas práticas.
Um aspecto preocupante é que mais da metade dos respondentes de empresas sem um programa de governança de dados ainda indicaram planos de investimento em IA. Isso levanta a questão sobre a adoção de tecnologias avançadas sem a devida estruturação para a gestão de dados, o que pode trazer riscos significativos.
De acordo com especialistas, a adoção de IA requer mais do que a simples escolha de ferramentas e modelos. Embora seja possível experimentar IA sem uma governança de dados estruturada, as empresas enfrentarão dificuldades em escalar projetos, controlar riscos e manter resultados consistentes. A clareza em responsabilidades e processos relacionados aos dados é fundamental para decisões de investimento mais seguras.
Dados incompletos ou mal compreendidos podem gerar problemas quando utilizados por ferramentas de IA, ampliando os efeitos negativos, pois as soluções podem reproduzir essas falhas em maior velocidade e escala.
A pesquisa não sugere que as empresas precisem concluir um extenso programa de Governança de Dados antes de adotar IA. Ambas as iniciativas podem avançar simultaneamente, desde que os casos de uso sejam acompanhados por controles adequados aos riscos e à importância dos dados envolvidos.
Além disso, a adoção de IA pode servir como um estímulo para que as organizações revisem suas práticas de gestão e governança. À medida que os projetos avançam, as limitações relacionadas à qualidade, integração e documentação dos dados tornam-se mais evidentes.
A estrutura necessária para a governança de dados varia conforme o porte e a complexidade das organizações. Aqueles que utilizam IA em processos críticos ou decisões reguladas precisam de controles mais rigorosos em comparação com empresas em fase inicial de experimentação. Elementos como definição de responsáveis pelos dados, critérios de qualidade, controle de acessos e documentação das fontes são essenciais.
Por fim, é um equívoco acreditar que a escalabilidade da IA depende apenas de investimentos em tecnologia. Quanto mais relevante for o uso de IA, maior será a necessidade de compreender a origem e a qualidade dos dados, além das permissões de acesso e os impactos das decisões automatizadas. A governança de dados é fundamental para criar essa base sólida, e o desafio reside em garantir que a velocidade de adoção da tecnologia acompanhe a evolução da capacidade de gerenciamento dos dados que a sustentam.
