Da Redação, inspirado no artigo de Alan Pelz-Sharpe (AIIM.org)
No cenário atual da inteligência artificial, há uma questão crítica que começa a ganhar o destaque necessário: os dados tóxicos. Durante o AI+IM Global Summit realizado recentemente em Atlanta, esse conceito foi amplamente debatido, especialmente entre profissionais que atuam com gestão da informação. O que ficou claro é que a qualidade dos dados é um fator determinante para o sucesso (ou fracasso) de projetos de IA – e que a ausência dos gestores de informação nesses projetos pode comprometer seriamente seus resultados.
Mas o que são, afinal, dados tóxicos?
Imagine que você treina um modelo de IA com 10.000 documentos altamente relevantes. Porém, mesmo que apenas uma pequena fração desse conteúdo seja de baixa qualidade, mal estruturado ou com informações imprecisas, isso pode comprometer a eficácia do modelo como um todo. Esse tipo de "contaminação" é o que chamamos de dados tóxicos.
Esse problema é amplificado quando falamos de dados não estruturados – como e-mails, documentos de texto, PDFs, imagens, planilhas e outros arquivos corporativos que representam a maior parte das informações geradas pelas empresas. É nesse universo que a IA generativa e os agentes inteligentes buscam aprender e operar. Porém, se essas fontes de informação não forem bem tratadas, classificadas e organizadas, o que se obtém são modelos enviesados, ineficazes ou até perigosos para decisões críticas.
Alan Pelz-Sharpe, especialista da AIIM, destaca que os gestores de informação são os profissionais mais preparados para lidar com esses desafios. Eles conhecem a fundo as estruturas informacionais das organizações, sabem onde os dados estão, como circulam, quais são sensíveis e como devem ser governados. No entanto, muitas vezes são ignorados nos projetos de IA – um erro estratégico grave.
Essa desconexão entre os entusiastas de IA e os profissionais de gestão da informação nasce, em parte, da fragmentação da indústria tecnológica. As áreas de TI, automação, ERP, CRM, dados estruturados e conteúdo raramente se comunicam entre si. Só que, no mundo da IA, essa separação não funciona. A IA precisa de integração e colaboração entre diferentes áreas – especialmente quando se trata de dados não estruturados.
Felizmente, essa percepção começa a mudar. Eventos como o AI+IM Summit mostram que há um movimento crescente para unir essas pontas. Os profissionais de gestão da informação desejam participar das discussões sobre IA. E os times de inovação, desenvolvimento e ciência de dados começam a perceber o valor que esses profissionais podem agregar, principalmente para garantir a confiabilidade, governança e relevância dos dados utilizados na construção de soluções de inteligência artificial.
O caminho para projetos de IA mais eficientes e éticos passa pela inclusão de especialistas em gestão da informação desde a fase inicial dos projetos. Eles podem ajudar a:
- Identificar fontes confiáveis de dados não estruturados
- Eliminar conteúdos redundantes, obsoletos ou irrelevantes (ROT)
- Garantir conformidade com LGPD e outras legislações
- Estabelecer taxonomias e metadados corretos para treinar modelos
Conclusão:
A IA não é um projeto exclusivo de cientistas de dados, engenheiros e desenvolvedores. Para que funcione de forma eficaz e segura, ela precisa de dados bem tratados – e isso é papel fundamental dos gestores de informação.
A era da IA precisa de colaboração, e não de silos. E a ABEINFO acredita que os profissionais de gestão da informação têm um papel central nessa transformação. É hora de ampliar a conversa, unir forças e garantir que a inteligência artificial seja construída sobre bases sólidas – e não sobre dados tóxicos.
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