Nos últimos dois anos, a Inteligência Artificial (IA) ganhou destaque nas estratégias empresariais – desde modelos de linguagem de grande porte (LLMs) até machine learning, RPA (Robotic Process Automation) e análises preditivas.
Porém, por trás de soluções de IA bem-sucedidas está um fato incontornável: a qualidade e organização dos dados alimentando esses sistemas determinam a qualidade dos resultados.
Estudos recentes confirmam que a gestão eficaz da informação é considerada o “segredo” para o sucesso em iniciativas de IA, sendo que 89% dos executivos já reconhecem que alta qualidade de dados é fator crítico para bons resultados, de acordo com uma pesquisa realizada pela AIIM (Association for Intelligent Information Management), em 2024, nos Estados Unidos.
Mesmo que haja a urgência, muitas empresas ainda não estão preparadas. A explosão do volume e variedade de informações desafia as empresas – 78% afirmam sentir-se sobrecarregadas pela quantidade e velocidade dos dados gerados.
Nesse cenário, adotar a IA sem uma estrutura de governança no que tange à gestão documental pode trazer vários riscos às empresas. Vulnerabilidades em segurança, inconsistências, dados desatualizados e falta de contexto tornam-se evidentes quando a IA é introduzida em um ambiente sem organização.
Um outro levantamento, também feito pela AIIM, apontou que, embora 80% das empresas acreditassem estar com os dados prontos para IA, mais da metade enfrentou problemas de qualidade e organização dos dados internos ao implantar modelos e soluções de IA. Ou seja, há um gap entre a expectativa e a realidade da prontidão dos dados.
Documentos: o “combustível” da Inteligência Artificial
Todas as vertentes de IA têm em comum a dependência de dados – é o conjunto de informações disponível que determina o que a IA “sabe” e o quão bem ela desempenha. Modelos de linguagem generativos, por exemplo, são treinados em conjuntos massivos de textos; já sistemas preditivos aprendem a partir de históricos de registros estruturados; e robôs de RPA precisam extrair informações de documentos digitais para imitar ações humanas.
Estudos indicam que a base de qualquer sistema de IA é tão sólida quanto os dados sobre os quais foi construída. Dados incompletos podem distorcer predições, dados incorretos levam a decisões erradas, e informações desatualizadas fazem a IA agir com uma visão defasada da realidade. Além disso, dados não confiáveis ou mal categorizados dificultam o aprendizado adequado pelas máquinas, gerando resultados imprecisos. Mesmo os algoritmos mais avançados produzem resultados falhos se os dados subjacentes forem de baixa qualidade.
Por outro lado, dados de alta qualidade, relevantes e bem-organizados permitem modelos mais precisos e confiáveis, pois fornecem insumos adequados para a IA aprender padrões relevantes. Um exemplo claro está nos modelos preditivos: frameworks de machine learning conseguem fazer previsões melhores e evitar vieses quando treinados em conjuntos de dados completos, acurados e representativos do fenômeno em questão.
Governança documental: qualidade e segurança dos dados
Uma gestão documental eficaz consiste em um conjunto de práticas e tecnologias voltadas a capturar, organizar, proteger e monitorar o ciclo de vida das informações. Quando bem implementada, ela assegura que o corpus de dados disponível à IA seja confiável, estruturado e em conformidade com normas internas e externas. Dentre os pilares dessa governança, destacam-se a digitalização completa e a indexação das informações, com a conversão de acervos físicos para o formato digital, de forma certificada e de alta qualidade – o que garante legibilidade e integridade.
Todos os documentos – físicos ou já digitais – devem ser centralizados em um repositório único e indexados para busca eficiente. Sem essa base, é comum que 7 a 10% dos arquivos se percam ou sejam arquivados erroneamente, gerando riscos operacionais e de não conformidade. Por outro lado, com um sistema de gestão documental, cada arquivo recebe classificação e identificadores, ou metadados, e pode ser localizado instantaneamente por nome, data ou qualquer atributo relevante.
Outro ponto importante é a implementação de controles de qualidade de dados no acervo documental. Isso inclui eliminação de informações duplicadas ou redundantes, correção de dados incorretos, atualização de conteúdo desatualizado e descarte do que não é mais. Metade dos dados armazenados em empresas tem mais de cinco anos e possivelmente estão obsoletos ou são irrelevantes. Sem uma política de retenção, dados “podres” acumulam e contaminam análises – apenas cerca de 50% das organizações hoje aplicam de forma consistente políticas de retenção de dados
Uma boa governança documental prevê políticas claras de retenção, arquivamento e descarte: documentos são mantidos apenas pelo tempo legal ou útil e então eliminados com segurança. O resultado é um dataset atual, pertinente e enxuto para alimentar as IAs, evitando que conteúdo desatualizado ou irrelevante degrade os resultados.
A era da inteligência artificial corporativa não elimina a importância dos “velhos” princípios de gestão da informação – ao contrário, ela os torna mais críticos do que nunca. Volumes massivos de dados e modelos poderosos podem gerar insights valiosos, mas somente se alimentados pelos dados certos. Em última análise, a gestão documental eficaz garante que a inteligência artificial trabalhe com conhecimento genuíno, e não com suposições enganosas. Isso se traduz em resultados mais relevantes, decisões mais acertadas, riscos controlados e conformidade assegurada.
Inon Neves é VP da Access
