A corrida pela Inteligência Artificial (IA) deixou de ser uma vantagem competitiva para se tornar um imperativo de sobrevivência em setores altamente regulamentados. No entanto, enquanto CTOs e gestores de qualidade vislumbram um futuro de predições automatizadas e operações autônomas, um obstáculo silencioso, mas crítico, ameaça esses investimentos: a data quality (qualidade de dados) para IA.
Em mercados nos quais um erro não é apenas uma falha técnica, mas um risco de conformidade e sanção, a IA é tão confiável quanto os dados que a alimentam. Portanto, implementar algoritmos avançados sobre uma base de dados inconsistente é o caminho mais rápido para transformar a inovação em risco operacional.
Continue lendo e descubra por que a data quality é o pré-requisito inegociável para qualquer iniciativa de Inteligência Artificial bem-sucedida e como estruturar sua governança de IA para garantir integridade e compliance.
O que é data quality?
No ambiente corporativo, data quality não se resume apenas a “dados limpos”. O conceito também considera a qualidade dos dados como sua adequação ao propósito (fit-for-purpose). Ou seja: o dado é preciso, completo e confiável o suficiente para sustentar tomadas de decisão críticas e auditorias?
Para gestores de compliance e qualidade, a qualidade de dados deve ser avaliada sob pilares fundamentais, frequentemente referenciados por metodologias como o DAMA-DMBOK:
- Precisão: o dado reflete a realidade do chão de fábrica ou do laboratório?
- Completude: existem lacunas ou valores nulos em campos obrigatórios de formulários de segurança?
- Consistência: o código do produto é o mesmo no ERP, no sistema de gestão da qualidade (QMS), na plataforma de riscos e demais ferramentas?
- Atualidade: a informação disponível para a IA é a versão mais recente ou já é um dado obsoleto?
Ignorar esses pilares custa caro. Segundo a consultoria Gartner, a má qualidade dos dados custa pode custar às organizações uma média de US$ 12,9 milhões por ano. Além disso, estudos do MIT Sloan Management Review indicam que o custo de “bad data” pode representar de 15% a 25% da receita de uma empresa — um desperdício inaceitável em mercados com margens de lucro apertadas.
Qual a relação entre data quality e IA?
A Inteligência Artificial, especialmente o Machine Learning (ML), não “sabe” nada por si só; ela identifica padrões estatísticos em grandes volumes de informação. Portanto, a relação é de dependência direta: o dado é o insumo do algoritmo.
Por isso, se, por exemplo, a base histórica de não-conformidades utilizada para treinar um modelo preditivo contém erros de classificação ou descrições ambíguas, a IA “aprenderá” o erro. Este fenômeno é conhecido como GIGO (Garbage In, Garbage Out): ao se utilizar uma informação ruim, a tecnologia produzirá um resultado ruim.
No contexto atual de IAs Generativas (LLMs), o principal risco da baixa data quality é a “alucinação”. Quando alimentada com dados corporativos fragmentados ou contraditórios, uma LLM pode gerar relatórios de auditoria plausíveis, porém, factualmente incorretos.
Ou seja, a Inteligência Artificial inventa (daí o termo “alucinação”) uma informação e a apresenta como se fosse real. Isso expõe a empresa a riscos severos perante órgãos reguladores, como ANVISA, FDA ou ISO, e pode impactar seriamente a operação de uma companhia.
Por que a IA não funciona sem data quality?
A falta de integridade nos dados gera falhas que muitas vezes só são percebidas quando o dano já ocorreu. Alguns dos principais problemas que surgem no uso de IA sem data quality são:
- Viés algorítmico e operacional: dados desbalanceados podem enviesar a Inteligência Artificial. Por exemplo, se uma linha de produção falha em registrar microparadas no sistema, a IA de manutenção preditiva assumirá que a máquina opera perfeitamente, falhando em prever a quebra real.
- Perda de confiança: a adoção de novas tecnologias depende da confiança do usuário. Se uma IA sugere uma ação corretiva (CAPA) baseada em dados ruins, e o gestor percebe o erro, a confiança na ferramenta é destruída, inutilizando o investimento tecnológico.
- Ineficiência da equipe de dados: A empresa IBM aponta que cientistas de dados gastam cerca de 80% do seu tempo preparando e limpando dados, restando apenas 20% para a análise e modelagem reais. Sem data quality na origem, os especialistas mais caros tornam-se meros “zeladores de dados”.
Os impactos negativos da falta de data quality para IA
A má qualidade de dados reverbera com força em processos vitais. A falta de data quality, especialmente em iniciativas de Inteligência Artificial, pode impactar a operação de uma companhia de diversas formas; alguns exemplos são:
- Gestão de CAPA: uma IA analisando causas raízes baseada em dados de incidentes mal categorizados levará a planos de ação ineficazes, resultando na reincidência da causa-raiz.
- Documentos controlados: metadados incorretos dificultam a recuperação da informação e atrapalham a rastreabilidade. Nesses casos, uma IA de busca que entrega um documento obsoleto a um operador pode causar acidentes de trabalho ou desvios de qualidade, por exemplo.
- Auditorias internas: algoritmos que realizam pré-auditorias dependem de logs precisos. Falhas na qualidade desses logs podem gerar uma falsa sensação de segurança, resultando em “surpresas” desagradáveis durante a auditoria externa oficial.
Como criar estruturas de governança para garantir data quality
Para mitigar esses riscos, a qualidade de dados deve deixar de ser uma responsabilidade exclusiva de TI e tornar-se uma estratégia de negócio. Colocar essa metodologia em prática requer as seguintes etapas:
- Defina data stewards (guardiões de dados): nomeie responsáveis em cada departamento (como Qualidade, Engenharia, RH) que respondam pela integridade dos dados.
- Elimine silos de dados: a fragmentação é inimiga da data quality para IA. Por isso, utilize plataformas integradas que centralizem documentos, processos e riscos. Por exemplo, com o SoftExpert Suite você unifica a gestão de qualidade e conformidade para evitar a duplicidade de dados, que por sua vez gera inconsistência.
- Estabeleça políticas de entrada de dados: a padronização começa na coleta das informações. Crie máscaras de entrada e validações em formulários para impedir que o erro humano contamine o banco de dados.
A importância do monitoramento contínuo para a data quality de IA
Os dados sofrem de entropia, ou seja, eles tendem a se degradar com o tempo à medida que processos mudam e sistemas são atualizados. Por isso, é fundamental contar com o monitoramento contínuo das informações. Assim, é possível implementar regras de qualidade automatizadas.
Dentre as estratégias de melhoria contínua, inclua dashboards de saúde de dados e, além disso, alertas automáticos que avisam os gestores sobre anomalias em tempo real. Fique de olho em métricas como aumento súbito em campos “não preenchidos” ou valores fora do desvio padrão aceitável, por exemplo.
Para facilitar o processo de atualização e acompanhamento da data quality, use ferramentas de observabilidade de dados. Elas são essenciais para garantir que a IA continue consumindo informações saudáveis ao longo de seu ciclo de vida e, assim, evitam a ocorrência de alucinações.
Rastreabilidade e versionamento: o segredo para data quality de IA com conformidade
Em setores regulados, saber “o que” a Inteligência Artificial decidiu é insuficiente; é preciso saber “por que” e “com base em quê”. São a rastreabilidade e a linhagem de dados (data lineage) que permitem responder a perguntas críticas de auditores, como “Qual versão do procedimento operacional padrão (POP) a IA utilizou para recomendar esta determinada ação?”.
No entanto, implementar mecanismos que garantam a rastreabilidade de ponta a ponta é um grande desafio. Para que isso não ocorra na sua operação, é vital utilizar sistemas robustos de gestão.
O SoftExpert Document, por exemplo, garante o versionamento rigoroso e a trilha de auditoria de documentos. Isso assegura que, mesmo anos depois, a empresa consiga recuperar exatamente o snapshot dos dados utilizados no momento da decisão, garantindo a defesa em litígios ou auditorias.
Conclusão
A Inteligência Artificial é um multiplicador de força. Se aplicada sobre processos e dados excelentes, ela escala a excelência. No entanto, se aplicada sobre dados ruins, ela escala o erro e o risco.
Portanto, para organizações em mercados regulamentados, a data quality não é um detalhe técnico, mas o alicerce da conformidade e da inovação sustentável. Antes de avançar para algoritmos complexos, certifique-se de que sua fonte de dados está em ordem.
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