A “corrida pela IA perfeita” será vencida por companhias que investirem em informações amparadas em banco de dados próprio, afirma especialista
A inteligência artificial generativa foi projetada para responder e não para admitir que “não sabe”. Esse traço, que sustenta a fluidez das interações e a sensação de inteligência contínua, tornou-se um dos principais riscos da adoção massiva da tecnologia. Em vez de assumir incerteza, muitos modelos preenchem lacunas com respostas plausíveis, porém incorretas, criando informações falsas com aparência de precisão técnica. É nesse ponto que a diferença entre dados abertos e dados proprietários passa a impactar diretamente a confiabilidade da IA.
Paulo César Costa, CEO da PH3A, empresa especializada em soluções baseadas em dados, inteligência artificial e Big Data, aponta sete diferenças que impactam a confiabilidade da IA:
1. Origem da informação
Dados abertos são coletados da web, bases públicas e fontes genéricas, muitas vezes sem controle rígido de qualidade. Já os dados proprietários são internos, produzidos ou curados pela própria empresa, com origem conhecida e rastreável.
2. Confiabilidade factual
Modelos que operam apenas com dados abertos tendem a “completar” respostas com base em padrões estatísticos, mesmo quando não há informação suficiente ou atualizada. Os dados proprietários atacam justamente essa origem do problema: a falta de ancoragem factual, oferecendo informações verificadas e consistentes.
3. Contextualização
Dados abertos são amplos e pouco específicos. Dados proprietários carregam contexto de negócio, histórico de decisões, linguagem setorial e particularidades operacionais, o que reduz interpretações equivocadas e respostas genéricas.
4. Atualização e relevância
Grande parte dos dados abertos disponíveis está desatualizada ou desconectada da realidade atual da empresa. Dados proprietários refletem processos vivos, mudanças recentes e informações estratégicas, tornando a IA mais alinhada ao presente.
5. Redução de alucinações
A inteligência artificial generativa não gosta de dizer “não sei”. Quando falta informação confiável, ela cria. Dados proprietários reduzem significativamente esse comportamento ao fornecer referências sólidas, diminuindo a geração de respostas falsas com aparência técnica.
6. Vantagem competitiva
Dados abertos são acessíveis a todos e, portanto, não diferenciam soluções. Dados proprietários são exclusivos e se tornam um ativo estratégico, elevando a qualidade das respostas e criando barreiras competitivas em um mercado altamente concorrido.
7. Sustentabilidade do negócio de IA
Em um cenário de alta oferta de soluções semelhantes, empresas que dependem apenas de dados abertos tendem à commoditização. Já aquelas que estruturam, governam e exploram dados proprietários aumentam a confiabilidade da IA e fortalecem sua própria subsistência no longo prazo. “No fim, a diferença entre dados abertos e dados proprietários não é apenas técnica, é estratégica. Em um mercado onde a confiança será o principal critério de escolha, quem controla e qualifica seus próprios dados define o limite entre uma IA que impressiona e uma IA que realmente entrega valor”, diz Paulo.
