Inteligência Artificial (IA) não é mágica, é Governança e Qualidade dos Dados
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Em 2025, ficou claro para mim que o maior limite da Inteligência Artificial não foi o algoritmo, nem a infraestrutura, mas a qualidade dos dados. A adoção acelerada de modelos generativos e soluções “plug-and-play” mostrou que, sem dados limpos, padronizados e governados, a IA apenas escala erros, vieses e decisões imprecisas.
Entramos em 2026 com uma virada de chave importante: governança de dados deixa de ser detalhe técnico e passa a ser estratégia central. Data quality, data lineage, integração e curadoria tornam-se tão relevantes quanto o próprio modelo de IA. Não se trata mais de armazenar volumes massivos, mas de garantir consistência, contexto e confiabilidade da informação.
A era do glamour da IA dá lugar à era da responsabilidade. O verdadeiro diferencial competitivo estará nas organizações disciplinadas, que entendem que inteligência não é o que a IA entrega, mas o que se oferece a ela como base. Menos espetáculo, mais estrutura. Dados limpos são a infraestrutura real da economia digital.
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