A inteligência artificial (IA) está transformando a forma como os governos atendem suas comunidades, desde a simplificação de serviços até a tomada de decisões políticas mais inteligentes. Mas, à medida que agências estaduais e locais correm para adotar a IA, uma verdade crucial está se tornando clara: a qualidade dos seus dados pode fazer ou quebrar suas iniciativas de IA.
O Dilema dos Dados no Governo
Uma pesquisa recente da Associação Nacional de Diretores de Informação dos Estados (NASCIO) revelou que a maioria dos líderes de TI estaduais sente que sua governança de dados ainda está em estágio inicial. Apenas uma pequena fração acredita que seus sistemas são realmente maduros. Por que isso importa? Porque sem uma governança de dados forte, mesmo as ferramentas de IA mais avançadas podem produzir resultados não confiáveis ou tendenciosos.
Doug Robinson, Diretor Executivo da NASCIO, aponta que estruturas governamentais fragmentadas há muito tempo tornam a qualidade dos dados um desafio. Agora, à medida que as agências buscam integrar a IA generativa, os riscos de dados ruins — como alocação injusta de recursos ou desperdício de fundos — são maiores do que nunca.
Construindo uma Cultura Orientada por Dados
Melhorar a qualidade dos dados não é sobre encontrar um conjunto de dados perfeito — é sobre investir tempo e recursos para tornar seus dados melhores. Milda Aksamitauskas, da Rede de Diretores de Dados Estaduais, enfatiza que quanto mais as agências examinarem seus dados, mais problemas descobrirão. Mas esse processo é essencial para clareza e melhoria.
Um passo fundamental é nomear um líder ou comitê dedicado aos dados. Isso garante que sempre haja alguém a quem recorrer com perguntas sobre qualidade ou governança dos dados. Agências com um Diretor de Dados (CDO) geralmente estão mais preparadas para liderar esforços de treinamento e padronização de dados.
Ricki Koinig, CIO do Departamento de Recursos Naturais de Wisconsin, destaca a importância de incluir vozes diversas desde o início do processo de governança de dados. Isso ajuda a prevenir vieses e garante que os dados reflitam as necessidades de toda a comunidade.
Aquisição Inteligente: Escolhendo os Parceiros Certos para IA
Quando se trata de adotar IA, as agências devem ser vigilantes sobre com quem fazem parceria. Luis Videgaray, da MIT Sloan School of Management, alerta que as agências precisam de equipes internas fortes para avaliar fornecedores e examinar como seus dados serão usados. Transparência é fundamental — se um fornecedor não consegue explicar claramente como seus dados serão tratados, isso é um sinal de alerta.
Os responsáveis pelos dados devem estar envolvidos nas decisões de aquisição, fazendo perguntas difíceis sobre elementos de dados, formatos e possíveis vieses. Para agências menores, colaborar com governos vizinhos pode fornecer insights valiosos e recursos compartilhados.
Estabelecendo Padrões e Políticas
Políticas e padrões claros de dados são a espinha dorsal de projetos de IA bem-sucedidos. Cidades como Scottsdale, Arizona, publicaram Padrões Detalhados de Serviço de Dados para orientar como os dados são coletados, compartilhados e usados. A política estadual de dados de Indiana complementa sua política de IA, garantindo que todas as agências estejam alinhadas antes de lançar novas iniciativas.
O Poder das Auditorias de Dados e Avaliações de Prontidão
Auditorias regulares de dados ajudam as agências a entender onde seus dados estão, quem precisa de acesso e o que precisa ser melhorado. À medida que mais governos implementam IA, essas auditorias se tornarão essenciais para identificar e corrigir problemas de dados antes que prejudiquem os projetos.
Josh Martin, CDO de Indiana, nos lembra: “Lixo entra, lixo sai.” Sem uma compreensão clara da qualidade e completude dos seus dados, mesmo as melhores ferramentas de IA ficarão aquém.
Dicas Práticas para Agências
- Nomeie um líder ou comitê de dados para supervisionar governança e qualidade.
- Inclua perspectivas diversas nas discussões sobre dados para minimizar vieses.
- Desenvolva políticas e padrões claros de dados antes de lançar projetos de IA.
- Envolva os responsáveis pelos dados na aquisição para garantir transparência e alinhamento.
- Realize auditorias regulares de dados para manter a prontidão dos dados.
Um Ponto de Partida Prático
Para agências que estão começando sua jornada com IA, especialistas recomendam iniciar com chatbots ou agentes virtuais habilitados por IA. Essas ferramentas dependem de dados transacionais e podem oferecer benefícios rápidos e visíveis enquanto ajudam as agências a desenvolver suas habilidades de gestão de dados.
Principais Conclusões
- Dados de alta qualidade e governança forte são essenciais para uma IA eficaz no governo.
- Nomear líderes de dados e incluir vozes diversas ajuda a melhorar a qualidade dos dados e reduzir vieses.
- Aquisições transparentes e políticas claras protegem os dados e a confiança pública.
- Auditorias regulares de dados e avaliações de prontidão são críticas para o sucesso da IA.
- Começar com chatbots de IA pode proporcionar vitórias iniciais e experiência valiosa.
Ao focar nesses fundamentos, as agências governamentais podem desbloquear o verdadeiro potencial da IA — oferecendo serviços mais inteligentes, justos e eficientes para todos.