A "corrida pela IA perfeita" será vencida por companhias que investirem em informações amparadas em banco de dados próprio, afirma especialista
A inteligência artificial generativa foi projetada para responder e não para admitir que "não sabe". Esse traço, que sustenta a fluidez das interações e a sensação de inteligência contínua, tornou-se um dos principais riscos da adoção massiva da tecnologia. Em vez de assumir incerteza, muitos modelos preenchem lacunas com respostas plausíveis, porém incorretas, criando informações falsas com aparência de precisão técnica. É nesse ponto que a diferença entre dados abertos e dados proprietários passa a impactar diretamente a confiabilidade da IA.
Paulo César Costa, CEO da PH3A, empresa especializada em soluções baseadas em dados, inteligência artificial e Big Data, aponta sete diferenças que impactam a confiabilidade da IA:
- Origem da informação
Dados abertos são coletados da web, bases públicas e fontes genéricas, muitas vezes sem controle rígido de qualidade. Já os dados proprietários são internos, produzidos ou curados pela própria empresa, com origem conhecida e rastreável.
- Confiabilidade factual
Modelos que operam apenas com dados abertos tendem a “completar” respostas com base em padrões estatísticos, mesmo quando não há informação suficiente ou atualizada. Os dados proprietários atacam justamente essa origem do problema: a falta de ancoragem factual, oferecendo informações verificadas e consistentes.
- Contextualização
Dados abertos são amplos e pouco específicos. Dados proprietários carregam contexto de negócio, histórico de decisões, linguagem setorial e particularidades operacionais, o que reduz interpretações equivocadas e respostas genéricas.
- Atualização e relevância
Grande parte dos dados abertos disponíveis está desatualizada ou desconectada da realidade atual da empresa. Dados proprietários refletem processos vivos, mudanças recentes e informações estratégicas, tornando a IA mais alinhada ao presente.
- Redução de alucinações
A inteligência artificial generativa não gosta de dizer “não sei”. Quando falta informação confiável, ela cria. Dados proprietários reduzem significativamente esse comportamento ao fornecer referências sólidas, diminuindo a geração de respostas falsas com aparência técnica.
- Vantagem competitiva
Dados abertos são acessíveis a todos e, portanto, não diferenciam soluções. Dados proprietários são exclusivos e se tornam um ativo estratégico, elevando a qualidade das respostas e criando barreiras competitivas em um mercado altamente concorrido.
- Sustentabilidade do negócio de IA
Em um cenário de alta oferta de soluções semelhantes, empresas que dependem apenas de dados abertos tendem à commoditização. Já aquelas que estruturam, governam e exploram dados proprietários aumentam a confiabilidade da IA e fortalecem sua própria subsistência no longo prazo. "No fim, a diferença entre dados abertos e dados proprietários não é apenas técnica, é estratégica. Em um mercado onde a confiança será o principal critério de escolha, quem controla e qualifica seus próprios dados define o limite entre uma IA que impressiona e uma IA que realmente entrega valor", diz Paulo.
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