A IA com Dados de Fonte Errada
Modelos de ML consumindo planilhas temporárias ou dados não validados. Sem linhagem, impossível auditar.
75% dos executivos dizem que dados de qualidade são essenciais para IA generativa
Accenture AI & Data Index 2025
O Padrão Comum
Este cenário acontece quando empresas não têm um catálogo de dados estabelecido. Segundo a Accenture (2025), 75% dos executivos sabem que dados de qualidade são o ingrediente mais valioso para potencializar IA generativa — mas poucos têm visibilidade sobre quais dados realmente alimentam seus modelos.
Como Acontece
- Cientista de dados precisa de dados rapidamente para um projeto
- Encontra uma planilha "que parece ter o que precisa"
- Usa a planilha sem validar origem ou atualização
- Modelo é treinado com dados incorretos ou desatualizados
- Recomendações parecem confiantes mas estão erradas
- Sem linhagem, ninguém consegue auditar o problema
"Track data sources and usage with data lineage. Understanding where a data set came from and what transformations have been applied is critical for data quality assurance."
— Microsoft Learn, Data Governance 2025
Por que é Crítico
A McKinsey reporta que aproximadamente 2/3 das organizações ainda não conseguiram escalar IA na empresa. Um dos principais motivos é que dados não estão prontos — falta governança e rastreabilidade.
Como o XPTO.XYZ Previne
Durante a fase de catalogação, documentamos todas as fontes de dados e estabelecemos políticas claras de uso:
- Catálogo de dados com classificação de fontes oficiais vs. temporárias
- Linhagem completa desde a origem até o modelo de IA
- Validação obrigatória para fontes usadas em ML
- Golden datasets certificados para treinamento de modelos
Não deixe isso acontecer com você
Nosso diagnóstico identifica os riscos no seu ecossistema de dados.
Agendar Diagnóstico Gratuito