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Atualmente, praticamente todas as empresas estão usando IA e, na maioria dos casos, por meio de tecnologias de IA prontas para uso, como o Copilot, que oferecem os mesmos recursos a todos os clientes.
Isso levanta a questão: Como uma empresa pode realmente se destacar na era da IA? Em vez de apenas adotar a IA como uma forma de acompanhar os concorrentes, como as empresas podem aproveitar a IA para obter uma vantagem real?
A resposta é simples, mas facilmente ignorada: Dados proprietários. Embora grande parte da conversa em torno da transformação da IA se concentre em tópicos interessantes, como qual fornecedor tem os melhores modelos ou qual é a melhor forma de gerenciar as necessidades de conformidade de IA em evolução, o que, sem dúvida, importa mais do que qualquer outra coisa para o sucesso da IA é a capacidade de aproveitar os dados proprietários de sua empresa de sua empresa para obter o máximo efeito.
Veja a seguir o motivo, além de dicas sobre como aproveitar ao máximo os dados proprietários como parte de uma estratégia moderna de IA estratégia de IA.
O papel dos dados proprietários no sucesso da IA
Para entender por que os dados proprietários são o principal diferenciador para a transformação da IA, você deve primeiro entender como funciona a tecnologia de IA geradora e agêntica de ponta.
Tudo isso é alimentado por grandes modelos de linguagem, ou LLMs. Como a criação e o treinamento de LLMs são muito complexos e caros, a maioria das empresas não cria seus próprios LLMs. Em vez disso, elas assinam serviços de IA de fornecedores como OpenAI, Microsoft ou Anthropic, que oferecem acesso a LLMs pré-treinados e prontos para uso.
O problema desses LLMs genéricos, entretanto, é que eles são treinados com dados genéricos. Eles são excelentes em trabalhar com informações publicamente disponíveis. Mas quando se trata de entender as necessidades, prioridades e operações exclusivas de sua empresa, eles ficam aquém, porque não foram treinados com os dados internos de sua empresa.
É aí que entram os dados proprietários. Usando técnicas como ajuste fino e geração aumentada de recuperação (RAG), é possível fornecer dados adicionais a um LLM pré-treinado, inclusive dados proprietários exclusivos de uma organização específica. Isso permite que o LLM gere conteúdo ou oriente a tomada de decisões com base em agentes de maneiras que seriam impossíveis para um modelo que não tem conhecimento do funcionamento interno de uma organização.
De fato, Pesquisa de prontidão para IA 2025 da Indicium da Indicium constatou que 46% dos entrevistados de serviços financeiros admitiram que não estavam prontos para usar a IA devido à baixa qualidade ou governança dos dados. Os dados proprietários só se tornam um diferencial quando são precisos, governados e prontos para a IA.
Isso é o que diferencia as empresas que usam a IA para tarefas básicas e genéricas (como responder a consultas de clientes com base em informações publicamente disponíveis) daquelas que utilizam a IA para necessidades complexas e personalizadas (como solucionar um problema exclusivo do cliente com base na documentação interna do produto).
Desbloqueio do acesso a dados proprietários para IA
Agora, conectar as principais plataformas de IA a fontes de dados proprietárias é muito fácil. Por exemplo, se sua empresa usa o Microsoft Copilot, você pode configurar fontes de dados privadas com apenas alguns cliques.
Mas, a menos que os dados proprietários que você disponibiliza para um modelo de IA sejam gerenciados e governados adequadamenteé improvável que você tenha muito sucesso no suporte a casos de uso avançados de IA. Para serem eficazes, os dados proprietários devem atender às seguintes condições:
- Alta qualidade: Os dados precisam estar livres de erros, redundâncias e outros problemas de qualidade, o que poderia restringir a capacidade do LLM de interpretá-los de forma eficaz.
- Disponíveis: Os dados devem estar continuamente disponíveis para que o serviço de IA possa acessá-los sempre que necessário.
- Seguros: Os dados devem ser seguros no sentido de que você sabe quais informações confidenciais eles contêm e pode confirmar que é aceitável expor essas informações a um serviço de IA de terceiros.
Se esses requisitos não forem atendidos, as organizações tendem a falhar quando se trata de aproveitar dados proprietários para reforçar a eficácia das ferramentas de IA. Com muita frequência, as empresas simplesmente apontam suas plataformas de IA para sites do SharePoint, bancos de dados de documentação ou outros recursos de dados sem ter procedimentos eficazes de gerenciamento e governança de dados para as informações. Como resultado, as fontes de dados personalizadas agregam pouco valor.
Os dados da pesquisa da Indicium reforçam esse ponto: 52% das empresas de serviços financeiros relataram uma infraestrutura obsoleta ou desatualizada antes dos esforços de modernização, o que mostra a frequência com que as organizações se apressam em adotar a IA sem antes corrigir os problemas fundamentais.
Criando plataformas de dados prontas para IA
Para evitar essa armadilha, as empresas devem investir em plataformas de dados prontas para IA. Em outras palavras, elas precisam implantar as ferramentas, os processos e as arquiteturas de dados necessários para gerenciar todos os seus dados de forma eficaz.
Uma plataforma de dados pronta para IA é capaz de pegar todos os dados proprietários de uma organização e fazer o seguinte:
- Processamento de dados estruturados e não estruturados: Não importa o tipo ou a forma em que os dados existam - sejam linhas em um banco de dados, um documento do Word em um sistema de arquivos ou qualquer outra coisa - a plataforma deve ser capaz de gerenciá-los.
- Governança de dados: Uma plataforma de dados pronta para IA pode impor controles eficazes de qualidade de dados, segurança e privacidade sobre os dados expostos aos serviços de IA.
- Observabilidade: A plataforma de dados deve capacitar a organização a entender como seus dados proprietários são usados, inclusive por serviços de IA de terceiros.
- Gerenciamento de mudanças: À medida que os dados e os modelos de IA evoluem, a plataforma de dados pronta para IA deve evoluir com eles para que os serviços de IA estejam sempre atualizados com os mais recentes insights de negócios internos.
Esses recursos são a única maneira de garantir que os dados proprietários realmente aprimorem o desempenho das ferramentas de IA. Quando você cria uma plataforma de dados que desbloqueia o valor das informações proprietárias dessa forma, abre a porta para uma série de novos casos de uso orientados por IA que tornam sua empresa não apenas mais uma adotante de IA, mas um verdadeiro destaque na corrida pelo sucesso da IA.
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