Tecnologia permite criar rótulos de metadados e aumentar qualidade e limpeza de dados, mas isso requer adaptações estratégicas.
A inteligência artificial generativa (GenAI) pode ser usada, ela própria, para aprimorar a governança de dados. Os algoritmos são treinados usando vastas quantidades de dados não estruturados – incluindo textos, vídeos, áudios e códigos de programação –, mas podem ser usados também para rotular metadados, anotar informações de linhagem, aumentar a qualidade e aprimorar a limpeza de dados, ou seja, reduzir a carga de trabalho das equipes de governança de dados.
Segundo o Boston Consulting Group (BCG), que publicou recentemente um relatório em que aborda o tema, a IA generativa é capaz de gerenciar a conformidade dos modelos e dados com políticas e anonimato de informações.
Para alcançar esses benefícios, no entanto, a consultoria diz que as empresas precisam adaptar estratégia, políticas e capacidades para tornar os dados seguros, precisos e disponíveis. “Introduzida da maneira correta”, diz a empresa, GenAI é capaz de separar informações de privacidade ou propriedade intelectual, por exemplo, além de fazer o trabalho mais maçante e permitir que profissionais da área avaliem oportunidades para expandir os negócios.
No relatório, o BCG faz uma série de recomendações para CDOs preparem a base de dados que poderá ser utilizada pela inteligência artificial generativa antes de incorporá-la nos processos de governança e gestão de dados. O estudo aponta seis usos principais da ferramenta no gerenciamento de dados:
– Classificação de metadados. A GenAI consegue criar descrições para os dados não estruturados com detalhes como a fonte, direitos de uso aplicáveis e como o conteúdo se relaciona com outras informações. Os metadados permitem que algoritmos cumpram qualquer regulamento, restrição ou política aplicável.
– Obtenção da linhagem das informações. A ferramenta pode acelerar a captura e manutenção da linhagem dos dados e, em vez de criar manualmente as informações, as equipes de governança apenas validam o material produzido pela aplicação, otimizando tempo e eficiência.
– Curadoria de dados. Modelos de GenAI podem acelerar e até mesmo automatizar tarefas-chave, removendo registros duplicados, padronizando formatos, tipos e valores de dados, preenchendo lacunas, entre outras.
– Remoção de ruídos. Para garantir resultados confiáveis e consistentes dos algoritmos, as companhias podem usar a tecnologia para sintetizar dados e remover “ruído” – informações irrelevantes, corrompidas ou inutilizáveis.
– Gerenciamento de conformidade. Empresas podem fomentar a conscientização e observância de políticas de dados com bases de conhecimento alimentadas por GenAI, que realizam verificações de conformidade e recomendações de ação. A tecnologia também permite alimentar chatbots, proporcionando uma maneira interativa e conversacional para funcionários explorarem esses aspectos.
– Anonimação de dados. A GenAI possibilita remover informações sensíveis ou pessoalmente identificáveis dos dados, garantindo confidencialidade e privacidade.
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