Com o acesso a modelos de inteligência artificial se tornando cada vez mais disponível, o executivo do mercado financeiro, Marcio Alaor de Araújo, chama a atenção para uma mudança na origem da vantagem competitiva. Ele afirma que a competitividade passa a depender menos da ferramenta e mais da informação que a alimenta. Quando uma empresa está apta a contratar sistemas semelhantes, a distinção está na base sobre a qual eles operam.
Esse princípio é antigo na computação e resumido pela expressão “garbage in, garbage out”, ou seja, dados ruins produzem resultados ruins. Com a implementação da IA, o problema adquire proporções ainda mais significativas. Um relatório com erro pode ser corrigido por um analista atento, mas um modelo alimentado com dados inconsistentes replica a falha em milhares de recomendações, muitas vezes com uma aparência de precisão que dificulta a desconfiança.
Entenda, nos próximos tópicos, quais dimensões definem a qualidade dos dados, por que ela se tornou uma responsabilidade executiva e como a capacidade de interpretação completa esse diferencial nas decisões apoiadas por inteligência artificial.
As dimensões que definem dados confiáveis
A qualidade dos dados é habitualmente avaliada por meio de dimensões objetivas, tais como: precisão, que indica se a informação corresponde à realidade; completude, que mostra se faltam registros ou campos relevantes; consistência, que verifica se o mesmo dado aparece igual em sistemas diferentes; atualidade, que mede se a informação reflete o momento presente; e unicidade, que evita duplicidades.
É imprescindível considerar que falhas nessas dimensões têm efeitos concretos. Cadastros duplicados podem distorcer indicadores de clientes. Bases desatualizadas podem comprometer análises de risco. Definições divergentes de receita entre áreas podem gerar números diferentes para a mesma pergunta. Em modelos de crédito ou de avaliação de risco, a experiência de Marcio Alaor de Araújo como executivo do mercado financeiro ajuda a entender o problema: pequenas distorções podem alterar decisões de grande impacto.
A representatividade também é um problema. Dados históricos não representam o presente, e modelos baseados neles podem não funcionar diante de mudanças no mercado. A avaliação da adequação da representação da realidade atual pela base é parte integrante do processo de garantia da qualidade, não devendo ser realizada em uma etapa isolada. Testes de desempenho e comparação com resultados reais ajudam a identificar quando a informação deixou de refletir o comportamento de clientes e mercados.
A qualidade dos dados virou responsabilidade executiva
Por um extenso período, a gestão de dados foi tratada como um tópico de tecnologia. Essa visão perde força quando a informação passa a sustentar decisões estratégicas automatizadas ou semiautomatizadas. Definir quem é dono de cada dado, quais padrões usar e como corrigir os problemas são decisões de governança, que exigem patrocínio da alta liderança.
É imprescindível refletir acerca do custo de uma decisão tomada com base em um dado equivocado. Marcio Alaor de Araújo, empresário de destaque no setor, enfatiza a importância de investimentos em governança de dados, catálogos, dicionários de indicadores e responsáveis formais por bases críticas, os chamados data owners e data stewards.
A cultura organizacional também exerce influência. Equipes submetidas a prazos rigorosos tendem a completar os sistemas de forma incompleta, e os problemas próprios não são corrigidos. Acompanhados da mesma regularidade dos indicadores financeiros, os indicadores de qualidade de dados tornam o tema visível e ajudam a distribuir responsabilidades entre as áreas.
Dados confiáveis, entretanto, não dispensam interpretação. Questionar um resultado inesperado, reconhecer os limites de um modelo e confrontar a recomendação com o contexto do negócio são habilidades que, na perspetiva de Marcio Alaor de Araújo, executivo do mercado financeiro, complementam o diferencial daqueles que decidem com apoio da inteligência artificial.
Dados confiáveis como vantagem competitiva
Com o uso de ferramentas de IA, a diferença entre as empresas deixa de ser a tecnologia disponível para se tornar a qualidade da informação. Dados precisos, completos e atualizados reduzem erros e aceleram as decisões.
É de suma importância que a qualidade dos dados seja tratada como prioridade executiva, com donos definidos, indicadores próprios e cultura de correção. Dessa forma, é possível separar quem usa a IA para decidir melhor de quem apenas decide mais rápido. Essa distinção resume a leitura de Marcio Alaor de Araújo, empresário com foco em resultados e desenvolvimento organizacional, sobre o papel da liderança na era dos dados.