Peter Krensky, do Gartner: qualidade de dados é a “mudança climática” da inteligência artificial
Para o diretor sênior do Gartner, desafio da qualidade de dados não está sendo resolvido com a rapidez necessária e pode prejudicar IA
A qualidade de dados é a “mudança climática” da inteligência artificial (IA). Essa foi a metáfora utilizada por Peter Krensky, diretor sênior, analista do Gartner e chairman da Conferência Gartner Data & Analytics 2024, realizada pela companhia de pesquisa e aconselhamento de mercado nesta semana, em São Paulo, para se referir a um dos principais desafios atuais do cenário da IA e IA generativa.
“Gosto de dizer que a qualidade dos dados é a mudança climática da inteligência artificial”, disse Krensky em uma sessão de perguntas e respostas com jornalistas durante o evento. “É um problema óbvio que não estamos resolvendo com rapidez suficiente e, eventualmente, vai começar a prejudicar nossos esforços. Existem ótimas ferramentas para aplicar IA e avaliar a qualidade de dados, mas são como queimar mais combustíveis fósseis para reduzir os efeitos das mudanças climáticas.”
Segundo o executivo, ainda que a IA generativa seja a grande temática da conferência deste ano, há outros temas importantes ao redor da sua discussão que também precisam ser levados para empresas e organizações. A qualidade dos dados que alimentarão esses sistemas é um dos principais deles.
“A IA generativa é algo muito importante. É uma disrupção no mesmo nível da internet, do computador pessoal ou das redes sociais. Mas ela não é possível sem dados de qualidade, que são bem governados e tiveram sua engenharia bem concebida”, pontuou.
Dados de uma pesquisa do Gartner com 477 Chief Data & Analytics Officers (CDAOs), realizada no quarto trimestre de 2023, mostra que 53% dos entrevistados disseram que estão comprometidos com a IA generativa No entanto, 53% dos 615 CIOs e líderes de tecnologia entrevistados no segundo trimestre de 2023 disseram não ter certeza de que suas empresas seriam capazes de mitigar os riscos da Inteligência Artificial.
De acordo com o Gartner, a governança na tecnologia deve entrar para reduzir essa lacuna. Os resultados do levantamento com CDAOs mostraram uma forte correlação entre a maturidade geral da governança de D&A e inovação. Organizações com práticas maduras de governança de dados e analytics têm 25% mais probabilidade de adotar inovações orientadas por dados, como a Inteligência Artificial, disse a consultoria.
A práticas de governança mais importantes incluem o fornecimento de regras de negócios para tomada de decisões orientadas por dados; indicadores-chave de desempenho para resultados de negócios; e a governança adaptativa para diferentes casos de uso.
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Aura Popa, analista e diretora sênior do Gartner, reforçou o ponto. Para ela, o princípio básico da IA é que, para que um bom resultado seja obtido como resposta, informações de qualidade sejam utilizadas para alimentar o modelo. Isso inclui as chamadas informações “específicas de domínio” – ou seja, aquelas que correspondem à natureza do negócio da companhia.
“Matematicamente, nós podemos identificar problemas de qualidade de dados, sejam eles dados ausentes ou dados que sejam pontos fora da curva”, disse. “Mas se não tivermos informações como metadados, informações relevantes sobre o negócio ou específicas do domínio, podemos acabar com um modelo puramente matemático – que é muito restrito. Precisamos nos preocupar com isso”, disse.
Para mitigar esse risco, ela reforçou a importância de que organizações incluam profissionais como cientistas de dados em sua estrutura de IA, como forma de garantir um bom resultado no uso dessas ferramentas dentro da estrutura organizacional. “Se você não tiver um cientista de dados em sua empresa para entender como aplicar modelos de IA, acabará aplicando-os como uma caixa preta”, explicou. “No final das contas, você pode acabar com algo que está causando danos à sua empresa.”
Ainda sobre a importância da governança de dados, Krensky destacou o desafio de que há uma demanda crescente por profissionais de mercado com talentos específicos de IA que ainda não existem. Um deles é o operador de FinOps voltado para a IA, que será responsável por monitorar de perto o uso de sistemas de inteligência artificial para garantir sua eficiência financeira para organizações.
“A IA generativa não é grátis. Os dados se movem, exigem poder computacional e nós precisamos de controles e governança para garantir que o uso seja eficiente e aconteça somente onde é necessário para resolver um problema”, pontuou. “Os profissionais que fazer isso basicamente não existem, porque não tiveram o tempo necessário para serem treinados e para monitorar esses sistemas e suas atividades financeiras”.
O outro é o especialista em regulamentação em IA. Segundo o executivo, o cenário de regulamentação global envolvendo IA ainda é dinâmico e está em transformação. A União Europeia já aprovou sua legislação específica de IA, países com os Estados Unidos preparam suas diretrizes e a expectativa é que o Brasil também legisle sobre o tema em breve. A mão de obra capaz de monitorar esse cenário e garantir o compliance da empresa será valioso.
“Se você conhece estudantes de universidade, esses são empregos que estarão em alta demanda”, brincou.
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